使用2根Movidius神经计算棒和树莓派3B进行实时物体识别

安装好树莓派3B和Movidius神经计算棒所需要的系统和ncsdk、ncappzoo、opencv后，现在要尝试运行一个ncappzoo中的stream_ty_gn范例。


首先我们硬件连接好，树莓派3B连接两根NCS，USB摄像头插上。开启系统。


确保opencv3.3.0已经安装好。
cd /lance/ncappzoo/apps/stream_ty_gn
make all


期间会有需要下载GoogleNet和TinyYolo的模型，并且转化成图文件，会比较慢。所以推荐在运行这个范例之前，先到/lance/ncappzoo/caffe/GoogLeNet和/lance/ncappzoo/caffe/TinyYolo下各自运行一遍这两个单图的范例，这样这两个范例下的模型文件和图文件都可以预先准备好。然后再进入到stream_ty_gn下运行就会快一些。


运行起来后，我们可以看到一个camera的窗口，上面有显示目标物体识别的实时图像。我这边运行起来的帧率在2帧左右，有点慢。