在小藤上实现行李箱安检
【摘要】 在小藤上实现行李箱安检
登录开发板：
cd ~/ascend_community_projects/Luggage-Checker
cd python/models
获取onnx模型：
wget https://mindx.sdk.obs.myhuaweicloud.com/ascend_community_projects/laser_detect/best.onnx --no-check-certificate
进行模型转换，将onnx模型转换为om模型，这里选择包含预处理的模型转换方式：
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
source /home/HwHiAiUser/mxVision-5.0.RC2/set_env.sh
atc --model=best.onnx --framework=5 --output=./yolox_pre_post --output_type=FP32 --soc_version=Ascend310B1 --input_shape="images:1, 3, 640, 640" --insert_op_conf=./aipp-configs/yolox_bgr.cfg
编译推理代码：
cd ~/ascend_community_projects/Luggage-Checker
bash build.sh
在现有项目python/test_img目录下有个test.jpg的图片:
执行推理：
cd ~/ascend_community_projects/Luggage-Checker/python/Main
python3 pre_post.py
结果文件pre_post_bgr.jpg生成了：
打开看看：
检测出：老虎钳pliers 2只。
下载数据集文件：
mkdir dataset
cd dataset
wget https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend_community_projects/laser_detect/pidray.zip --no-check-certificate
unzip pidray.zip
看来有点俄罗斯套娃，还是把zip 文件传到windows再解压吧：
找一张解压后的图片：
将该图片另存成jpg格式，并改名为test.jpg，覆盖原有的文件：
重新推理：
cd ~/ascend_community_projects/Luggage-Checker/python/Main
python3 pre_post.py
到 ~/ascend_community_projects/Luggage-Checker/python/test_img 目录下查看 pre_post_bgr.jpg结果文件：
下载打开看看：
识别出一个Baton，翻译说是警棍，指挥棒。。。确实看起来像个电棍。。
（全文完，谢谢阅读）
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