蜡样芽孢杆菌则是在28℃-35℃之间会很多繁衍，手把手教所以当煮熟的米饭长期不冷藏时，就简单感染这种细菌，并不是因为二次加热导致的。

#cd/usr/local/x-linux-ai/pose-estimation/models/yolov8n_pose/testdata#ls-la-rwxr--r--1rootroot10282192023:14person-run.jpg#cd/usr/local/x-linux-ai/pose-estimation#./launch_python_pose_estimation_testdata.sh运转成果如下：魅力图3-9.图片输入3.4.语义切割该运用展现了一个计算机视觉的语义切割用例，魅力从相机输入（/dev/videox）捕获帧，并经过OpenVX结构解析的神经网络模型进行剖析。运转autorun.sh脚本履行校准操作：手把手教#autorun.sh履行后lvds屏幕会呈现接触点位，以此点击后完结校准，之后运用屏幕无需再次校准。

魅力#cd/usr/local/x-linux-ai/semantic-segmentation/models/deeplabv3/testdata#ls-la-rwxr--r--1rootroot10282192023:14person-work.jpg#cd/usr/local/x-linux-ai/semantic-segmentation#./launch_python_semantic_segmentation_testdata.sh运转成果如下：图3-12.图片输入。以下demo运转都需求运用到MIPI-CSI摄像头，手把手教适用于MYD-LD25X开发板的摄像头型号为米尔的MY-CAM003M，手把手教在运用该摄像头前需求依照以下指令来初始化装备并事前预览保证摄像头能够正常作业。3.3.1.经过demo发动器运转能够经过点击demo发动器中的PoseEstimation样例图标来运转该demo，魅力默许状况下，魅力经过2.3末节装置的是OpenVX的运用程序，默以为Python运用程序。

图3-10.语义切割3.4.2.经过指令运转语义切割的C/C++和Python运用程序坐落/usr/local/x-linux-ai/object-detection/目录中，手把手教能够经过运转程序加-h参数来获取更多协助信息：手把手教#cd/usr/local/x-linux-ai/semantic-segmentation/#ls-lastai_mpu_semantic_segmentation.py为了简化demo的发动，在运用程序目录下有装备好的发动脚本：运用相机输入发动语义切割demolaunch_python_semantic_segmentation.sh运用图片输入发动语义切割demolaunch_python_semantic_segmentation_testdata.sh3.4.3.demo展现经过demo发动器发动默以为运用相机输入，和指令发动中运用相机输入的脚本运转成果共同，这儿以C/C++程序为例，详细测验状况如下：#cd/usr/local/x-linux-ai/semantic-segmentation/#./launch_python_semantic_segmentation.sh#或许点击demo发动器图标图3-11.摄像机输入运转图片输入的程序脚本前，需求预备辨认的图片，这儿以一张人正在工作的图片为例，图片放置目录为：/usr/local/x-linux-ai/semantic-segmentation/models/deeplabv3/testdata然后运转脚本，这儿以C/C++运用程序为例。图3-7.姿态估量3.3.2.经过指令运转姿态估量的C/C++和Python运用程序坐落/usr/local/x-linux-ai/object-detection/目录中，魅力能够经过运转程序加-h参数来获取更多协助信息：魅力#cd/usr/local/x-linux-ai/pose-estimation/#ls-lastai_mpu_pose_estimation.py为了简化demo的发动，在运用程序目录下有装备好的发动脚本：运用相机输入发动姿态估量demolaunch_python_pose_estimation.sh运用图片输入发动姿态估量demolaunch_python_pose_estimation_testdata.sh3.3.3.demo展现经过demo发动器发动默以为运用相机输入，和指令发动中运用相机输入的脚本运转成果共同，这儿以C/C++程序为例，详细测验状况如下：#cd/usr/local/x-linux-ai/pose-estimation/#./launch_python_pose_estimation.sh#或许点击demo发动器图标图3-8.摄像机输入运转图片输入的程序脚本前，需求预备辨认的图片，这儿以一张人跑步的图片为例，图片放置目录为：/usr/local/x-linux-ai/pose-estimation/models/yolov8n_pose/testdata，然后运转脚本，这儿以C/C++运用程序为例。

#cd/usr/local/x-linux-ai/image-classification/models/mobilenet/testdata#ls-la-rwxr--r--1rootroot10282192023:14teddy.jpg#cd/usr/local/x-linux-ai/image-classification#./launch_bin_image_classification_testdata.sh运转成果如下：手把手教图3-3.图片输入3.2.目标检测该运用展现了一个计算机视觉的目标检测用例，手把手教从相机输入（/dev/videox）捕获帧，并经过OpenVX、TFLite或ONNX结构解析的神经网络模型进行剖析。

魅力2.开发板装置X-Linux-AI本章首要介绍如安在MYD-LD25X开发板上装置X-Linux-AI以及相关demo组件等。公司现在的实控人镇立新，手把手教56岁，结业于我国科学院自动化研究所，是模式辨认与智能体系博士。

用户在运用过程中，魅力逐步堆集文档与手刺等数据财物，以此完结较高的运用粘性。其间，手把手教细分场景化解决方案，首要有企业常识图谱、商业全景数据库服务两种。

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