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MLU220 能否提供一个opencv实现拉取rtsp流实现图像硬解码以及硬编码的方法谢谢 我的回复：#1lhscau回复您好，请参考CNStream 6.3.0分支以前的代码，https://gitee.com/cambricon/CNStream展开麻烦具体一些 0

mlu220离线模型测试，测试结果异常 我的回复：#3zhangyanting回复您好，我这边注意到您的第一张推理错误的图中，有许多低概率的画框出现在边缘位置，您可以尝试看看画框后处理是否存在问题。展开这边输出后处理了，包括得分与坐标过滤，现在测试视频流都没有出现第一张图的情形，但目前不知道什么原因造成。 0

mlu220离线模型测试，测试结果异常 我的回复：#1zhangyanting回复您好，您可以先试试不使用python调用c++的方式，直接使用c++推理，看看结果是否正确；如果结果正确的话再去排查反复调用时的情况。展开本地python单独掉C++动态库推理输出正常以及调用C++可以执行文件推理正常，跑RTSP流进行推理不正常 0

关于视频流RTSP抓取图像进行在MLU220芯片盒子上进行推理的问题 我的回复：#15zhangyanting回复您好，分配内存空间也可以放在构造函数中，您可以运行结束之后再释放，每次复用已分配的空间。测试mlu220离线模型人头识别，出现这种情况模型输出的坐标有问题，多个线程分别加载模型进行预测，图像是通过python 读取传入 C++ demo中，有的线程预测正常，有的线程预测错误。请看图：线程1：线程2： 0

关于视频流RTSP抓取图像进行在MLU220芯片盒子上进行推理的问题 我的回复：#13zhangyanting回复您好，调用类中方法时，只要该方法没有调用cnrtLoadModel接口就不会反复加载模型；您可以把cnrtLoadModel放在类的构造函数中。展开好的谢谢！创建运行时分配mlu 与 cpu 内存空间是否也放在构造函数里面，还是在类方法里面，掉完就释放完再次调用，再分配再释放 0

关于视频流RTSP抓取图像进行在MLU220芯片盒子上进行推理的问题 我的回复：#11zhangyanting回复您好，您可以在c++里定义类成员方法用于接收数据和推理，在python脚本里反复调用类成员方法就可以了。python 调用类里面该方法，这样会反复出现加载模型情况吗模型加载在哪里进性呢 0

关于视频流RTSP抓取图像进行在MLU220芯片盒子上进行推理的问题 我的回复：#9zhangyanting回复您好，python是可以解析c++结构体的，您可以去了解一下ctypes的用法。python这边需要定义类去接收结构体，类里面成员与结构体要一致，数据类型也要一致，但C++demo中，CNRT里面function结构体变量无法获取里面的成员，python端无法解析from ctypes import * INTARRAY8 = c_int * 8 class PyTestStruct(Structure): 'TestStruct_st 的 Python 版本' _fields_ = [ ("integer", c_int), ("c_str", c_char_p), ("ptr", c_void_p), ("array", INTARRAY8) ]首先对结构体里的 int 数组进行了重定义，也就是 INTARRAY8。接着，注意一下 _fields_ 的内容：这里就是对 C 数据类型的转换。左边是 C 的结构成员名称，右边则是在 python 中声明一下各个成员的类型 0

关于视频流RTSP抓取图像进行在MLU220芯片盒子上进行推理的问题 我的回复：#7zhangyanting回复您好，封装调用的流程是一样的，您只需要把自己想要的循环的内容和其余的内容分开，分别封装就可以了。您可以参考《CNRT用户手册》的介绍章节（介绍 — 寒武纪运行时库用户手册 4.10.0 文档 (cambricon.com)），这一章介绍了关于您需要用的主要接口功能。展开我看了C++demo代码。我这边是这么考虑的，python先调用C++里模型加载函数返回function，然后将function传入到另一个数据传入与推理函数，里面已创建好的CNRT运行实例中进行预测，主要是python这边无法解析C++结构体，没有结构体里面的成员属性，python端无法接收function结构体变量 0

关于视频流RTSP抓取图像进行在MLU220芯片盒子上进行推理的问题 我的回复：#3zhangyanting回复您好，您可以在193行到301行之间循环传入图片地址，这样就不用反复加载model了。 loop{传入图片地址; 数据从cpu传入mlu; 推理; 数据从mlu传回cpu}展开您好方便能否你这边提供一份代码加载模型与数据+推理分开的demo 0

关于视频流RTSP抓取图像进行在MLU220芯片盒子上进行推理的问题 我的回复：#3zhangyanting回复您好，您可以在193行到301行之间循环传入图片地址，这样就不用反复加载model了。 loop{传入图片地址; 数据从cpu传入mlu; 推理; 数据从mlu传回cpu}展开目前项目采用的python语言进行模型推理与部署，我把C++ main源码编译成python可以调用的动态库了，python会调用里面动态库里面的函数也就是(main部分已封装)，如果想单独加载一次模型的话，是否要再定义一个函数，单独加载模型给python调用，然后加载完后，python再调用传入数据函数进行推理？ 0

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