# ncnn.yolo.rk3399

**Repository Path**: programcj/ncnn.yolo.rk3399

## Basic Information

- **Project Name**: ncnn.yolo.rk3399
- **Description**: 在RK3399下进行硬件解码,并调用ncnn对解码的视频帧进行检测,可以在浏览器中通过http查看实时分析情况.
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-01-27
- **Last Updated**: 2024-01-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 说明
 这是在rk3399下进行硬件解码,并调用ncnn对解码的图像进行识别的基础测试代码;
 还支持网络浏览并实时展示识别结果;
 并不支持硬件编码;

# 语言与库
  C++11/mpp/rga/ffmpeg(含rkmpp解码)/ncnn/opencv
  opencv库可以自己编译(其实可以不需要,但是需要修改ncnn的使用部分)

# 注意
 调用ffmpeg进行视频解码得到的AVFrame是属于这个解码器的缓存中,不能在外部引用,否则会造成解码器卡死(缓存满了)
 因此,我单独弄了一个全局缓存`_rkmpp_buffer_group`

# 关于模型
 参考ncnn提供的模型即可.