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rdk_robot_dev_agent/knowledge_hub/人体实例跟踪算法部署流程.md

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人体实例跟踪算法部署流程：用MIPI摄像头发布为照片

  1. 配置tros.b环境 source /opt/tros/humble/setup.bash

  2. 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。 cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/mono2d_body_detection/config/ . cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/reid/config/ .

  3. 配置MIPI摄像头 export CAM_TYPE=mipi

  4. 启动launch文件 ros2 launch reid reid.launch.py

  5. 测试效果 在PC端的浏览器输入http://IP:8000 即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）, 其中每个人物上的id为实例ID结果。

人体实例跟踪算法部署流程：用usb摄像头发布为照片

  1. 配置tros.b环境 source /opt/tros/humble/setup.bash

  2. 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。 cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/mono2d_body_detection/config/ . cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/reid/config/ .

  3. 配置usb摄像头 export CAM_TYPE=usb

  4. 启动launch文件 ros2 launch reid reid.launch.py

  5. 测试效果 在PC端的浏览器输入http://IP:8000 即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）, 其中每个人物上的id为实例ID结果。

人体实例跟踪算法部署流程：使用本地照片回灌

  1. 配置tros.b环境 source /opt/tros/humble/setup.bash

  2. 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。 cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/mono2d_body_detection/config/ . cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/reid/config/ .

  3. 配置本地回灌图片 export CAM_TYPE=fb

  4. 启动launch文件 ros2 launch reid reid.launch.py publish_image_source:=config/person_body.jpg publish_image_format:=jpg publish_output_image_w:=1920 publish_output_image_h:=1080

  5. 测试效果 在PC端的浏览器输入http://IP:8000 即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）, 其中每个人物上的id为实例ID结果。