可參考前2篇博文 Qualcomm FastCV 系列(一) 介紹 和 Qualcomm FastCV 系列(二) 開發環境架設 後，本篇接續說明如何在Ubuntu 16.04安裝使用FastCV SDK，並搭配使用Thundercomm的TurboX S626(APQ8053)開發板，展示角點偵測功能。
首先到網址 https://developer.qualcomm.com/software/fast-cv-sdk/tools 下載安裝檔 fastcv-installer-android-1-7-1.bin。
如下圖紅框，點擊FastCV SDK v1.7.1 for Android - Linux Installer進行下載。
如果頁面出現如下圖，表示已經在下載fastcv-installer-android-1-7-1.bin。
注意安裝後，權限會變成鎖頭，可參考修改權限指令如下述：
sudo chown -R $USER:$USER /home/kyle/WorkSpace/eclipse_Prj/fastcv-android-1-7-1
根據上篇博文 Qualcomm FastCV 系列(二) 開發環境架設 的環境變數，架構可參考如下圖建置。
Eclipse將FastCV的samples匯入時，注意事項整理如下：
a)設定Convert to a C/C++ project
File > New > Other 開啟視窗後，操作設定依序如下圖：
b)如果Eclipse在左方專案欄出現錯誤提示，執行下列操作清除
Project > Clean開啟視窗後，再選擇Clean all projects。
c)拷貝libfastcv.a檔案
把如下路徑的libfastcv.a檔案
/fastcv-android-1-7-1/lib/Android/lib32/libfastcv.a
複製到
/android-ndk-r10e/platforms//arch-arm/usr/lib目錄下。
本文完成後的圖例如下：
d)拷貝fastcv.h檔
手動在如下路徑的include目錄中，建立fastcv資料夾
首先到網址 https://developer.qualcomm.com/software/fast-cv-sdk/tools 下載安裝檔 fastcv-installer-android-1-7-1.bin。
如下圖紅框，點擊FastCV SDK v1.7.1 for Android - Linux Installer進行下載。
如果頁面出現如下圖，表示已經在下載fastcv-installer-android-1-7-1.bin。
注意安裝後，權限會變成鎖頭，可參考修改權限指令如下述：
sudo chown -R $USER:$USER /home/kyle/WorkSpace/eclipse_Prj/fastcv-android-1-7-1
根據上篇博文 Qualcomm FastCV 系列(二) 開發環境架設 的環境變數，架構可參考如下圖建置。
Eclipse將FastCV的samples匯入時，注意事項整理如下：
a)設定Convert to a C/C++ project
File > New > Other 開啟視窗後，操作設定依序如下圖：
b)如果Eclipse在左方專案欄出現錯誤提示，執行下列操作清除
Project > Clean開啟視窗後，再選擇Clean all projects。
c)拷貝libfastcv.a檔案
把如下路徑的libfastcv.a檔案
/fastcv-android-1-7-1/lib/Android/lib32/libfastcv.a
複製到
/android-ndk-r10e/platforms//arch-arm/usr/lib目錄下。
本文完成後的圖例如下：
d)拷貝fastcv.h檔
手動在如下路徑的include目錄中，建立fastcv資料夾
/android-ndk-r10e/platforms//arch-arm/usr/include
接著把
/fastcv-android-1-7-1/inc/fastcv.h檔案，複製到剛建立的fastcv資料夾裡。
本文完成後的圖例如下：
e)修正ndk build錯誤
如果出現ndk-build: Command not found錯誤訊息，設定環境變數如下：
Windows > Preferences 開啟視窗後，本文環境設定如下圖。
接著確認ADB連線是正常後，點擊Run按鈕(如下圖示)。
執行成功後，TurboX S626(APQ8053)開發板螢幕會顯示如下圖介面，再點擊Start按鈕。
角點偵測畫面成功如下圖。
關閉角點偵測功能。
<<延伸閱讀>>
Qualcomm FastCV 系列(一) 介紹
Qualcomm FastCV 系列(二) 開發環境架設
基於 Qualcomm APQ8053 + GPS 之 ADAS 深度學習辨識方案
基於Qualcomm APQ8053實現邊緣運算(Edge Computing)
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基於Socionext Miranda之影像識別追蹤行人(Object Tracking) ADAS方案
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