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# RK3588 安装说明
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你拿到的是**预编译 aarch64 库 + 头 + 模型 + 标定 + 示例**，**依赖库已随包**，
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无需联网、无需 apt 安装 OpenCV 或其他第三方库。
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> **推荐用内存接口 `sb_create_ex`**：标定（矩阵）、模型（`.rknn` 字节）、参数（结构体）全部经接口传入，
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> 库**零文件 IO、无路径假设、无安装目录读权限问题**。旧的 `sb_create(config.yaml)` 仅作兼容保留。
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## 0. 适用板子
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| 要求 | 值 |
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| 架构 | **aarch64** |
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| 系统 | **Ubuntu 22.04 LTS**（glibc ≥ 2.32） |
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| NPU | RK3588，NPU 驱动在位（`/dev/rknpu` 或 `/dev/dri/renderD128`） |
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| 联网 / apt | **不需要** |
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依赖详细清单见 `DEPENDENCIES.md`。
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## 1. 解包
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```bash
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tar xzf stereo_bolt_delivery_selfcontained.tar.gz
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cd stereo_bolt_delivery
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```
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包结构：
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```
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stereo_bolt_delivery/
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├── lib/ ← 算法库 + OpenCV 4.5.4 + 全部传递依赖（131 个 .so）
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├── include/stereo_bolt/ ← c_api.h（唯一对外头文件）
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├── weights/ ← best_1280_20260621.rknn（NPU 模型）
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├── calib/ ← 出厂标定 XML（0621 装配，baseline 482mm）
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├── config/ ← config.rk3588.12mp.yaml（兼容接口用）
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├── example/ ← 最小 C 示例 + CMakeLists
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├── INSTALL_3588.md ← 本文
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├── DELIVERY.md ← 接口契约
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├── DEPENDENCIES.md ← 依赖库详细说明
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└── ABI_FINGERPRINT.txt ← 二进制指纹
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```
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## 2. 设置库路径（一次，或写入 ~/.bashrc）
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```bash
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export LD_LIBRARY_PATH="$(pwd)/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
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```
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## 3. 验证依赖完整
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```bash
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ldd lib/libstereo_bolt.so | grep "not found"
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# 应无任何输出 — 所有依赖均在 lib/ 内自洽
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```
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## 4. 确认 NPU 驱动
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```bash
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ls /dev/rknpu* /dev/dri/renderD12* 2>/dev/null
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# 或: dmesg | grep -i rknpu
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# 出厂 RK3588 固件一般已带；若无，需刷含 NPU 驱动的系统镜像
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```
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## 5. 创建上下文（推荐 `sb_create_ex`）
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```c
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// 把标定矩阵/模型字节/参数结构体读进来，经接口传入——库不碰文件
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StereoBoltCalibC calib = { /* K/D/R/T/size/baseline，从 calib/*.xml 读取填入 */ };
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StereoBoltModelC model = {
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.data = rknn_bytes, // weights/*.rknn 的原始字节
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.size = rknn_size,
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.backend = SB_YOLO_BACKEND_RKNN,
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.imgsz = 1280,
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.conf = 0.5f
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};
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StereoBoltParamsC p = sb_default_params();
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p.wd_z_min_mm = 1200; // 工作距离下限（mm）
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p.wd_z_max_mm = 2800; // 工作距离上限（mm）
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StereoBoltCtx* ctx = sb_create_ex(&calib, &model, &p); // 只调一次（慢，载模型进 NPU）
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```
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> 兼容方式：`sb_create("config/config.rk3588.12mp.yaml")`（读文件，需工作目录正确）。
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> 模型：`weights/best_1280_20260621.rknn`（精测 + 测距共用，imgsz 1280）。
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> 标定：`calib/stereo_calib_20260621_202857_ascii.xml`（0621 装配，baseline 482 mm）。
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## 6. 每帧调用
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```c
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// ── 精测 ──────────────────────────────────────────────────────────────────
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StereoBoltModuleResultC m;
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int rc = sb_process_bolt_module_buffers(
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ctx,
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L, W, H, 0, // 左图 Mono8 buffer，stride=0 表示行紧凑
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R, W, H, 0, // 右图
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1, // channels：1=Mono8，3=BGR 也接受（内部转灰度）
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6, &m // 期望螺栓数，输出结构体
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);
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// rc==SB_OK && m.success==1: m.data.bolts[i].height_mm / top_xyz / foot_xyz
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// rc==SB_OK && m.success==0: m.failure.reason（算法拒绝，非崩溃）
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sb_free_bolt_module_result(&m); // 必须 free
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// ── 测距（2×2 binning 图）────────────────────────────────────────────────
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StereoBoltRangeSummaryC s;
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StereoBoltRangeBoltC bolts[64];
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sb_range_bolt_binned(ctx, lb, bw, bh, 0, rb, bw, bh, 0, 1, &s, bolts, 64);
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// s.distance_mm：最近螺栓到相机的距离（mm）
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// ── 退出 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
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sb_destroy(ctx); // 只调一次
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```
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> ⚠️ **`sb_create_ex` 只调一次**（NPU 模型加载慢）；两个测量接口每帧复用同一个 `ctx`；
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> 同一 `ctx` 不要多线程并发。
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## 7. 编译示例程序（可选，用于集成验证）
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示例代码读图用了 OpenCV，编译时需要 **OpenCV 头文件**（`lib/` 里只有 `.so`，没有 `.h`）。
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```bash
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# 安装 OpenCV 头文件（只需 -dev 包；运行库用 lib/ 里的，不用 apt 的 .so）
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sudo apt install libopencv-dev
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# 编译
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cd example
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cmake -S . -B build -DSB_ROOT="$(cd .. && pwd)"
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cmake --build build
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```
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> **生产代码不需要此步骤**：你自己的调用端只用 `c_api.h`，不引用任何 OpenCV 头，
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> 相机 buffer 直接喂给 `sb_process_bolt_module_buffers`，全程无 OpenCV 依赖。
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## 8. 运行示例
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```bash
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# 在 stereo_bolt_delivery/ 根目录执行（使 lib/ 路径正确）
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export LD_LIBRARY_PATH="$(pwd)/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
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# 精测 demo（需要左右 12MP 图，4096×3000，与标定分辨率一致）
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./example/build/bolt_demo \
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calib/stereo_calib_20260621_202857_ascii.xml \
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weights/best_1280_20260621.rknn \
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/path/to/left.bmp /path/to/right.bmp 6
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# 测距 demo
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./example/build/range_demo \
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calib/stereo_calib_20260621_202857_ascii.xml \
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weights/best_1280_20260621.rknn \
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/path/to/left.bmp /path/to/right.bmp
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```
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板上实测吞吐：**精测 ~582 ms/帧 ≈ 1.7 Hz**、**测距 ~238 ms/帧 ≈ 4.2 Hz**（0621 装配，帧 1）。
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## 错误码
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| 返回值 | 含义 |
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|---|---|
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| `SB_OK = 0` | 成功（仍需检查 `out.success` 区分"测出"/"算法拒绝"） |
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| `SB_ERR_INVALID_CONFIG = -1` | 配置/标定/模型参数错误 |
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| `SB_ERR_IO = -2` | 图像分辨率不匹配，或文件读取失败 |
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| `SB_ERR_ALGORITHM_REJECTED = -3` | 算法拒绝（`out.failure.reason` 有原因 + 诊断信息） |
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| `SB_ERR_INTERNAL = -99` | 内部错误 |
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