我现在遇到这样一个问题：我在更改完main_cv3.cpp并编译成功，随后执行./build_vx.sh生成libnn_yolo_v3.so并拷贝至板子的detect_demo_picture/lib中，我执行sudo ./UNINSTALL，再执行./INSTALL操作，再执行./detect_demo_x11_cv3 2 sewage_outlet.jpg运行成功，检测后的图片保存为output.bmp，这和我main_cv3.cpp修改不同（因为我已经把imwrite output.bmp注释了换成我自己保存图片的路径，根本不可能生成output.bmp图片），我怀疑生成libnn_yolo_v3.so时没用上main_cv3.cpp，导致修改main_cv3.cpp无法发挥作用，请问这是什么原因呢？
编译main_cv3.app不会生成 libnn_yolo_v3.so，现在的问题是main_cv3.app修改后如何发挥作用？
我以为在重新生成libnn_yolo_v3.so的过程中会把修改后的main_cv3.app集成进去，这样main_cv3.cpp的修改才会发挥作用，但结果不是我想的这样
对于您的解答我不是很理解。我修改main_cv3.cpp没有生成可执行文件啊，main_cv3.cpp是在aml_npu_app中，而板子上需要运行的demo都是在aml_npu_demo_binaries中（用新生成的libnn_yolo_v3.so和yolov3_88.nb来替换），我板子上是没有aml_npu_app这个模块的，不知道如何让修改的main_cv3.cpp发挥作用
这个文件编译后就会生成最终的可执行文件。你要是想自己做开发，还是得了解下这个工程是怎么编译的，还是得去看看Makefile文件。
我修改main_cv3.cpp并执行build_vx_cv3.sh文件，在bin_r_cv3中生成了detect_demo和main_cv3.o文件，您的意思是把detect_demo复制到板子上替换aml_npu_demo_binaries/detect_demo_picture中的detect_demo_x11_cv3吗？
我把bin_r_cv3中生成的detect_demo复制到板子上替换aml_npu_demo_binaries/detect_demo_picture中的detect_demo_x11_cv3，执行运行命令，结果如下：
请问这个“Segmentation fault”是什么原因造成的错误呢？
先检查下npu版本：
$ khadas@Khadas:~$ dpkg -l | grep "aml-npu" | awk '{print $3}'
6.4.3CB
如果不是6.4.3CB你需要更新下系统。
$ sudo apt update
$ sudo apt full-upgrade
$ sync
$ sudo reboot
如果是6.4.3CB，你可以测试下我们原始的demo，不做任何修改，看看是否会报错。正常是可以跑的，那么你需要检查下你的程序了。
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请问opencv4必须装4.2版本的吗？我装的是4.2版本但仍然报错呢，还有我在板子上安装opencv4的过程中遇到了很多坑，和电脑上的opencv安装差别极大，建议你们可以整理一下安装过程
$ sudo apt update
$ sudo apt remove opencv3
$ sudo apt install libopencv-dev python3-opencv
卸载旧的,安装官方库自带的就行.ubuntu官方release的就是4.2,所以我们也是用的4.2
我是用make 那种方法安装的opencv4.5遇到很多坑，但执行./detect_demo_x11_cv4命令的时候也会遇到错误（找不到libopencv.imgproc.so.4.2）。你说的这种通过“python3-opencv”安装过程没什么问题，但使用import cv2的时候报"lllegal instruction"错误
khadas@Khadas:~/v4l2_testapp$ python3
Python 3.8.5 (default, Jul 28 2020, 12:59:40)
[GCC 9.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>>
我这边没有碰见
库编译时是使用4.2的,所以运行时,是不会去链接4.5的,如果你要用4.5,你就要把编译的SDK里面的opencv也换成4.5
cmake编译是需要设置很多编译选项的,不建议新手使用这种方法.
你一定要用4.5,不使用4.2的理由是什么,demo里面只是用了一些核心的基础opencv函数,这在4.2和4.5里面,在运行效率和实现上是一样的
