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简介

本文将为新手提供一个快速测试和集成EasyDL & EasyEdge的 Linux Arm SDK的图文教程。

测试前的准备

• Linux ARM的硬件及开发环境

  • 详情参考下方文档

• EasyDL平台的Linux ARM SDK

  • 以图像分类为例，前往操作台训练模型后，选择发布为Linux ARM的通用设备端SDK，发布成功后即可从平台下载

• 用于激活通用设备端SDK的序列号

  • 前往控制台申请用于激活通用设备端SDK的序列号
  • 首次使用SDK或者更换序列号、更换设备时，需要联网激活。激活成功之后，有效期内可离线使用

效果展示

环境准备

硬件环境

本SDK适用于Linux Arm操作系统，如

• ubuntu、centos等
• 树莓派Raspbian
• ...

且适用于aarch64和armv7hf的CPU架构。

用户使用以上系统和架构的硬件（如RK3399开发板、树莓派4B等）即可。

网络环境

用户安装软件和测试SDK都需要联网，用户使用的硬件需确保有效的网络连接。

软件环境

在选定硬件之后，需要在硬件上安装以下软件和第三方库以保证SDK正常编译和运行：

• cmake 3 +
• gcc 5.4 +
• opencv3.4 (可选)

可以使用以下方法确认cmake是否满足要求:

$ cmake --version
cmake version 3.13.3

若系统提示找不到cmake命令或者cmake version 低于3.x.x，则需要安装/升级cmake。

// apt安装cmake sudo apt update sudo apt install cmake

ubuntu官方的apt源update较慢，且可能访问不了，可以替换为国内的源:https://www.cnblogs.com/yongy1030/p/10315569.html

也可以使用源码编译的方式安装，参考安装方法。

// 升级cmake sudo apt-get install software-properties-common sudo add-apt-repository ppa:

george-edison55/cmake-3.x sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

安装/升级cmake后可再次执行cmake --version确认版本。

可以使用以下方法确认gcc是否满足要求:

$ gcc --version
gcc (Ubuntu/Linaro 5.4.0-6ubuntu1~16.04.12) 5.4.0 20160609

若系统提示找不到gcc命令或者gcc version 低于5.4.0，则需要安装/升级gcc。

// 安装gcc sudo apt update sudo apt install build-essential
// 升级gcc sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test # 如果找不到add-apt-repository命令，

执行：apt-get install software-properties-common sudo apt-get update sudo apt-get install 

-y gcc-5 g++-5 cd /usr/bin # 升级gcc 5之后，还需要替换原来的软链接 sudo rm -r gcc

 # 移除之前的软连接  sudo ln -sf gcc-5 gcc # 建立gcc5的软连接  sudo rm -r g++ # 同gcc  sudo ln -sf g++-5 g++

安装/升级gcc后可再次执行gcc --version确认版本。

目前没有合适的方法确认系统中是否有SDK需要的OpenCV，若用户不确定是否安装OpenCV 3.4 +，并且可以被cmake find_package到，可以手动编译安装OpenCV 3.4，也可以在之后编译SDK时自动编译OpenCV。

若选择在下一步编译EasyEdge SDK时自动编译OpenCV，则以下编译安装OpenCV的步骤可跳过。

下载OpenCV 3.4源代码包并解压：下载地址，然后编译安装：

// 编译安装OpenCV cd opencv-3.4.6 mkdir build cd build

cmake .. -DBUILD_DOCS=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DBUILD_opencv_python2=OFF -DBUILD_opencv_python3=OFF 

-DBUILD_WITH_DEBUG_INFO=OFF -DBUILD_PACKAGE=OFF -DBUILD_opencv_core=ON -DBUILD_opencv_imgproc=ON 

-DBUILD_opencv_imgcodecs=ON -DBUILD_opencv_highgui=ON -DBUILD_opencv_video=OFF -DBUILD_opencv_videoio=OFF 

-DBUILD_opencv_dnn=OFF -DBUILD_opencv_apps=OFF -DBUILD_opencv_flann=OFF -DBUILD_opencv_gpu=OFF 

-DBUILD_opencv_ml=OFF -DBUILD_opencv_legacy=OFF -DBUILD_opencv_calib3d=OFF -DBUILD_opencv_features2d=OFF

 -DBUILD_opencv_java=OFF -DBUILD_opencv_objdetect=OFF -DBUILD_opencv_photo=OFF -DBUILD_opencv_nonfree=OFF

 -DBUILD_opencv_ocl=OFF -DBUILD_opencv_stitching=OFF -DBUILD_opencv_superres=OFF -DBUILD_opencv_ts=OFF

 -DBUILD_opencv_videostab=OFF -DBUILD_opencv_contrib=OFF -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DBUILD_TESTS=OFF

 -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_WITH_CAROTENE=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING=Release -DWITH_FFMPEG=OFF

 -DWITH_IPP=OFF -DBUILD_PNG=ON -DBUILD_JPEG=ON -DBUILD_ZLIB=ON -DBUILD_FAT_JAVA_LIB=OFF -DOPENCV_CXX11=OFF

 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/ make 

# 如果有多个cpu可以用-j加快编译速度,如4个CPU用 make -j4 make install

测试demo

SDK介绍

用户下载的Linux Arm SDK zip包中包含SDK动态库、模型等资源文件和测试demo.cpp。

需要将SDK zip包完整的放入Arm硬件上再进行解压，否则可能会报错：

libeasyedge.so: file format not recognized; treating as linker script

Linux下解压命令：tar -xvf xxx.tar

SDK zip包的目录结构如下：

EasyEdge-Linux-mxxx-bxxx-arm
├── cpp
│   ├── baidu_easyedge_linux_cpp_aarch64_ARM_gcc5.4_vx.x.x_xxxxxxx.tar # aarch64 SDK
│   ├── baidu_easyedge_linux_cpp_armv7hf_ARM_gcc5.4_vx.x.x_xxxxxxx.tar # armv7hf SDK
├── RES # 模型、标签和配置文件

若用户使用的硬件的CPU架构为aarch64，则解压baidu_easyedge_linux_cpp_aarch64_ARM_gcc5.4_vx.x.x_xxxxxxx.tar。

若CPU架构为armv7hf，则解压baidu_easyedge_linux_cpp_armv7hf_ARM_gcc5.4_vx.x.x_xxxxxxx.tar。

RK3399等开发板一般是aarch64架构，树莓派一般是armv7hf架构（最新的4B可以刷成aarch64架构）。

可通过下面的命令确认CPU架构（armv7l在树莓派上实际是指armv7hf）：

$ uname -m
aarch64 # 或者是armv7l

解压完对应的tar包之后的目录结构如下：

baidu_easyedge_linux_cpp_aarch64_ARM_gcc5.4_vx.x.x_xxxxxxx
├── demo # 测试demo
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── demo.cpp
│   ├── opencv.cmake
│   └── easyedge_serving
├── include # SDK需要的头文件
│   ├── easyedge
│   │   ├── easyedge_config.h
│   │   └── easyedge.h
├── lib # SDK需要的库文件
│   ├── libeasyedge.so -> libeasyedge.so.x.x.x
│   ├── libeasyedge.so.x.x.x
│   ├── libeasyedge_static.a
│   ├── libpaddle_full_api_shared.so
│   └── libverify.so
└── ReadMe.txt # 文档等其他说明

编译demo

前面安装了cmake、gcc等工具之后，可以编译SDK demo，生成测试的可执行文件。步骤如下。

一、将获取的序列号填入demo.cpp

$ cd demo # 进入demo文件夹 $ vi demo.cpp # 若vi未找到命令，执行  sudo apt install vim

在打开的代码编辑页面，找到

global_controller()->set_licence_key("set your license here");

将序列号填入引号内。如果想打印demo运行过程中的日志，找到

log_config.enable_debug = false;

将false改为true即可。

二、编译 在demo目录下执行

mkdir build # 创建build目录 cd build 
cmake .. # 如果系统中安装了opencv3.4以上 # 或者 cmake .. -DEDGE_BUILD_OPENCV=ON # 自动编译安装opencv

若用户需要自定义opencv library path、gcc路径等，修改CMakeList.txt即可。

当出现：

-- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /xxx/demo/build

表示cmake成功。然后执行编译

make # 如果有多个cpu可以用-j加快编译速度,如4个CPU用 make -j4

当出现：

[100%] Built target easyedge_serving [100%] Built target easyedge_demo

表示编译成功，在build目录下出现编译的产物：

• easyedge_demo ：测试的可执行文件
• easyedge_serving：包含http server的测试的可执行文件
• thirdparty ：编译安装的opencv

测试easyedge_demo

在build目录下执行：

./easyedge_demo {模型RES文件夹}  {测试图片路径}

第一个参数为包含模型的文件夹路径，第二个参数为测试的图片的路径。SDK中已经包含模型文件夹，如果用户有其他模型文件，可以指定为其路径。如：

./easyedge_demo ../../../RES  /xxx/test.jpg

然后可以看到输出的结果：  如果是物体检测或者图像分割模型，可以打开生成的/xxx/test.result.cpp.jpg图片，查看检测框的效果。

测试easyedge_serving

easyedge_serving会开启一个http server服务，并实现了一个简单的网页，用户可以在网页上上传图片并查看预测结果。

在build目录下执行：

./easyedge_serving {模型RES文件夹} {序列号} {主机ip, 默认 0.0.0.0} {端口, 默认 24401}

如：

./easyedge_serving ../../../RES "1111-1111-1111-1111" 0.0.0.0  24401

若日志显示：

HTTP is now serving at 0.0.0.0:24401

表示http server启动成功。此时可以打开浏览器，输入网址http://{设备ip}:24401，上传图片来进行测试。

查看设备ip的方法：

ifconfig # 如果没有ifconfig命令，执行 sudo apt install net-tools

如果是有线连接，找到eth0一栏，如果是wifi连接，找到wlan0一栏。

注意：只有本机电脑和硬件设备的网络ip在同一网段之下，才可以通过网址访问。

效果如下： 

集成SDK

SDK提供了一系列模型加载、预测等接口，用户可以方便的集成进自己的程序之中。

接口说明、数据格式说明以及常见错误请参考SDK技术文档。

建议先测试Demo，以及参考demo.cpp和demo的CMakeLists.txt调用流程。如果遇到错误，优先参考文件中的注释以及日志说明。

一、导入SDK头文件和库文件

在baidu_easyedge_linux_cpp_aarch64_ARM_gcc5.4_vx.x.x_xxxxxxx/include下有SDK的头文件。 在baidu_easyedge_linux_cpp_aarch64_ARM_gcc5.4_vx.x.x_xxxxxxx/lib下有SDK的库文件，包含动态库libeasyedge.so和静态库libeasyedge_static.a。用户可选择合适的导入方式。

用户将头文件和库文件拷贝至自己的项目中，并在自己的CMakeLists.txt中引用：

find_package(OpenCV REQUIRED) // 导入头文件 include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../include/ )

 // 导入库文件 link_directories( ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../lib/ ) // 链接库文件 

target_link_libraries({your_executable_file} ${OpenCV_LIBS} easyedge paddle_full_api_shared)

二、在程序中调用SDK接口

// 引入SDK头文件 #include "easyedge/easyedge.h"  // step 0: 设置序列号 global_controller()

->set_licence_key("set your license here"); // step 1: 配置模型资源目录 PaddleFluidConfig config;

 config.model_dir = {模型文件目录}; // step 2: 创建并初始化Predictor auto predictor 

= global_controller()->CreateEdgePredictor(config); auto img = cv::imread({测试图片路径})

; // step 3: 预测图像 std::vector<EdgeResultData> result; predictor->infer(img, result);

如果是口罩检测模型，将PaddleFluidConfig config修改为PaddleMultiStageConfig config。 口罩检测模型请注意输入图片中人脸大小建议保持在 88到9696像素之间，可根据场景远近程度缩放图片后再传入SDK。