Yolo RGBD Demo program

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项目仅做参考，部分功能未完成

If I’d had more time, I could have finished it.

文件目录说明

YoloRGBD
    ├─assets    ------ 资源目录，存放图片，字体文件等
    ├─bin       ------ 默认可执行文件生成目录
    │  └─conf   ------ conf文件用于存放Debug生成的json文件
    ├─iconwin   ------ windows下icon的源文件，文件下app.rc是编译所需文件
    ├─include   ------ 头文件目录
    ├─qml       ------ qml界面文件目录
    ├─script    ------ 脚本文件目录，`nvidia_gpu_info.ps1`用于获取Nvidia GPU使用率
    ├─src       ------ 源文件目录
    ├─video     ------ 测试用视频文件目录
    ├─weights   ------ 存放yolox (Intel OpenVino), yolov5 Engine(yolov5 Nvidia tensrorRT) 的网络模型文件
    ├─qtquickcontrols2.conf    ----- qml主题文件
    └─qml.qrc   ------ qml的资源文件，里面存放了`.qml`文件路径信息， 资源文件路径信息，qml主题文件路径信息，是编译所需的源文件

编译方式

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建议采用Qt Creator，（CMake）构建系统构建。

环境说明：

类别	版本	备注
OS	Windows 10 20H2	CPU: Intel i5/i7 六代以上, GPU: Nvidia GTX 1060
Qt	5.15.2(MSVC 2019)	Qt Creator 7.0.0
OpenCV	4.x	3.x到4.x需更改部分代码（将bin添加至环境变量中）
OpenVino	2021.4.1(2022.1.0也测试可行)	需要自行复制tbb.dll/tbb_debug.dll到可执行文件目录(或者将其添加至环境变量中)
Nvidia CUDA	10.3	将bin添加至环境变量中
Nvidia cuDNN	8.x	将bin添加至环境变量中
Nvidia TensorRT	8.x	将bin添加至环境变量中
OpenNI2	/	需拷贝OpenNI Lib下所有文件到可执行文件目录

OpenVino 仅支持Intel CPU/GPU以及部分Arm设备，详情参见Support lists，如需编译请访问Get Started下载所需套件。

Nvidia CUDA/cuDNN/TensorRT 仅支持Nvidia自家GPU，如需编译请访问Nvidia Developer下载所需套件。

运行截图

• Home page

• Detect page

运行方式

按照正确的顺序选择摄像头序列，像素大小，推理后端类别和模型大小，先点击Save and Init Engine初始化引擎，然后可以点击左边的Start Capture和Start Yolo Detection