百度车牌识别AI Linux使用方法-armV7交叉编译_arm 车牌识别

1、获取百度ai的sdk

百度智能云-登录 (baidu.com)

        里面有两个版本的armV7和armV8架构。v7架构的性能比较低往往需要交叉编译，v8的板子性能往往比较好，可以直接在板子上编译。

        解压到ubuntu里面。这里介绍v7架构的。

2、ubuntu环境配置

ubuntu下安装软件包。根据提示可以安装其他的包

sudo apt install g++-arm-linux-gnueabihf

3、移植 zlib 库

zlib Home Site

点击下载，放到ubuntu里面。进入解压后的目录，终端执行下面指令

export CC=arm-linux-gnueabihf-gcc 
export LD=arm-linux-gnueabihf-ld 
export AD=arm-linux-gnueabihf-as 
 
./configure --prefix=$PWD/zlib_output 

然后

make            //编译
make install

        把$PWD/zlib_output 文件夹下面include文件夹和lib文件夹下面的文件复制到car-plate-sdk-armv7hf/include文件夹，car-plate-sdk-armv7hf/libs文件夹里面。

4、编译百度AI

        在ubuntu里面首先先给文件夹权限。

chmod -R +x car-plate-sdk-armv7hf/

        在car-plate-sdk-armv7hf/demo文件夹下，创建文件夹01cmake，里面创建文件arm-linux-setup.cmake。

文件arm-linux-setup.cmake里面添加下面内容，表示选择对应编译工具

set(CMAKE_C_COMPILER arm-linux-gnueabihf-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER arm-linux-gnueabihf-g++)

然后在demo文件夹里面创建一个build的文件夹，进入文件夹依次输入下面指令

cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../01cmake/arm-linux-setup.cmake ..
make

执行编译

这样就编译成功了。

5、 文件传输与执行

        创建nfs和v7的板子互联，这个需要自己去查询怎么把ubuntu和v7板子上进行文件夹文件共享了。

busybox mount -o nolock -t nfs 192.168.1.78:/home/spepc/nfs ~/nfs/ 

        v7架构的板子我使用的是imx6ull，执行百度ai的时候，估计提示缺少库。

        从ubuntu18里面找到/usr/arm-linux-gnueabihf/lib里面的库文件，复制到开发板的

cp /usr/arm-linux-gnueabihf/lib/libgomp.so.1* ~/nfs

        开发板连接nfs，然后从nfs里面复制库到/usr/lib/文件夹下面

cp libgomp.so.1* /usr/lib/

1B43FEDD24C811E9F26A932FC57C0F93

        根据这个码，去百度智能云上面申请临时的鉴权码。

        申请得到的码，离线激活，下载下来得到压缩文件，解压文件得到下面的两个文件。放到ubuntu里面，然后共享到v7板子里面。

        打开key

把编译得到的可执行文件从build复制到demo文件夹里面。然后在开发板上执行。

./run.sh

于是车牌识别就搞定了。具体还是需要自己优化修改。