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　　RK3568具有1TOPS算力的NPU，可以在板子上进行AI计算。飞凌OK3568板子资料中自带了一些AI识别的例子，但只是对一张图片进行识别，且需要单独使用图片查看工具查看识别结果。

　　为了更直观的体验RK3568的AI算力，将AI识别例程与摄像头功能结合起来，对摄像头的每一帧图像进行物品识别，这里使用的是RK提供的SSD模型。

　　上面的USB摄像头显示程序，使用的是Qt的QCameraViewfinder用来显示摄像头图像，为了能获取到每一帧的图像，可以自己实现一个Viewfinder，然后在m_camera-setViewfinder时设置为自己的，并添加槽函数rcvFrame，当获取到一帧图像时，会触发此函数。

　　接收到一帧图像后，其原始图像格式是QVideoFrame类型的，需要先转为QImage类型，然后就可以进行显示或进行图像处理了，这里触发一个sendOneQImage信号来通知进行图像处理：

　　Qt是QCamera创建的USB摄像头，获取到的图片格式是QImage类型，而使用OpenCV进行图像处理，需要转换为cv::Mat类型，转换的方式如下：

　　OpenCV进行图像处理完成后，比如进行AI物品识别完成，并将识别的信息标记到图像上后，需要再转成QImage的类型用于在Qt中显示出来，转换的方式如下：

　　QImage在Qt中还不能直接显示出来，还需要再转为QPixmap类型，转换的方式如下：

　　这里创建一个QLabel用于显示图像，调用setPixmap方法即可将图像显示出来，最后的adjustSize用来自动调整大小。

　　飞凌OK3568-C开发板资料中，自带了ssd模型的测试程序，代码位置如下，ssd的测试代码是这3个文件：

　　测试代码，需要在执行时，输入模型的目录位置和测试图片的位置，AI物品识别之后会产生一个输出图片，需要再使用图片查看器查看结果。

　　为了方便功能的调用，这里将改写为rknn_ssd_process.cpp，并将具体功能进行拆分，封装为C++的形式。

　　传入一张Mat格式的图片（一帧视频图像），经过AI识别，并将识别的信息标注到图片上后，将识别结果也以Mat格式传出：

　　AI识别的代码逻辑为：先在qtCamera初始化时调用RKNN的初始化，be365体育平台然后打开USB摄像头，USB获取到每帧图像后, 调用DoRknnSsd进行AI物品识别，最后将识别的结果通过setPixmap方法展示出来

　　本篇介绍了在飞凌OK3568-C开发板中，外接USB摄像头，利用Qt和RKNN进行AI物品识别，通过已训练好的SSD模型，进行摄像头画面的实时AI物品检查的代码实现原理。