cpp目录下提供了C++例程以供参考使用，具体情况如下：
| 序号 | C++例程 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | bytetrack_opencv | 使用FFmpeg解码、BMCV前处理、BMRT推理、kalmanfilter使用opencv，无需额外安装eigen3 |
| 2 | bytetrack_eigen | 使用FFmpeg解码、BMCV前处理、BMRT推理、kalmanfilter使用eigen |
如果您在x86/arm平台安装了PCIe加速卡（如SC系列加速卡），可以直接使用它作为开发环境和运行环境。您需要安装libsophon、sophon-opencv和sophon-ffmpeg，具体步骤可参考x86-pcie平台的开发和运行环境搭建或arm-pcie平台的开发和运行环境搭建。
bytetrack_eigen例程依赖Eigen3，您需要在编译C++程序的机器上运行如下命令安装：
sudo apt install libeigen3-dev如果您使用SoC平台（如SE、SM系列边缘设备），刷机后在/opt/sophon/下已经预装了相应的libsophon、sophon-opencv和sophon-ffmpeg运行库包，可直接使用它作为运行环境。通常还需要一台x86主机作为开发环境，用于交叉编译C++程序。
bytetrack_eigen例程依赖Eigen3，您需要在编译C++程序的机器上运行如下命令安装：
sudo apt install libeigen3-devC++程序运行前需要编译可执行文件。
可以直接在PCIe平台上编译程序：
cd cpp/bytetrack_opencv
mkdir build && cd build
cmake ..
make
cd ..编译完成后，会在bytetrack_opencv目录下生成bytetrack_opencv.pcie。
cd cpp/bytetrack_eigen
mkdir build && cd build
cmake ..
make
cd ..编译完成后，会在bytetrack_eigen目录下生成bytetrack_eigen.pcie。
通常在x86主机上交叉编译程序，您需要在x86主机上使用SOPHON SDK搭建交叉编译环境，将程序所依赖的头文件和库文件打包至soc-sdk目录中，具体请参考交叉编译环境搭建。本例程主要依赖libsophon、sophon-opencv和sophon-ffmpeg运行库包。
交叉编译环境搭建好后，使用交叉编译工具链编译生成可执行文件：
cd cpp/bytetrack_opencv
mkdir build && cd build
#请根据实际情况修改-DSDK的路径，需使用绝对路径。
cmake -DTARGET_ARCH=soc -DSDK=/path_to_sdk/soc-sdk ..
make编译完成后，会在bytetrack_opencv目录下生成bytetrack_opencv.soc。
cd cpp/bytetrack_eigen
mkdir build && cd build
#请根据实际情况修改-DSDK的路径，需使用绝对路径。
cmake -DTARGET_ARCH=soc -DSDK=/path_to_sdk/soc-sdk ..
make编译完成后，会在bytetrack_eigen目录下生成bytetrack_eigen.soc。
对于PCIe平台，可以直接在PCIe平台上推理测试；对于SoC平台，需将交叉编译生成的可执行文件及所需的模型、测试数据拷贝到SoC平台中测试。测试的参数及运行方式是一致的，下面主要以PCIe模式进行介绍。
可执行程序默认有一套参数，请注意根据实际情况进行传参，bytetrack_opencv.pcie与bytetrack_eigen.pcie参数相同。bytetrack_opencv.pcie为例，以具体参数说明如下：
Usage: bytetrack_opencv.pcie [params]
--bmodel_detector (value:../../models/BM1684X/yolov5s_v6.1_3output_int8_4b.bmodel)
detector bmodel file path
--classnames (value:./coco.names)
class names file path
--config (value:./bytetrack.yaml)
config params
--dev_id (value:0)
TPU device id
--help (value:true)
print help information.
--input (value:../../datasets/test_car_person_1080P.mp4)
input path, video file path or image folder注意：
- CPP传参与python不同，需要用等于号，例如
./bytetrack_opencv.pcie --bmodel_detector=xxx。
- 目标检测模型和卡尔曼滤波的自定义参数，相关参数可以在
bytetrack.yaml中修改。
MOT数据集测试实例如下，支持对整个文件夹里的所有图片进行测试。
./bytetrack_opencv.pcie --input=../../datasets/mot15_trainset/ADL-Rundle-6/img1 --bmodel_detector=../../models/BM1684X/yolov5s_v6.1_3output_int8_4b.bmodel --dev_id=0测试结束后，会将预测的帧保存在results/images下，预测的结果保存在results/mot_eval/ADL-Rundle-6_yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel.txt下，同时会打印推理耗时等信息。
############################
SUMMARY: ByteTrack test
############################
[ decode time] loops: 593 avg: 0.031000 ms #平均每帧的解码耗时
[ yolov5 time] loops: 148 avg: 80.840000 ms #目标检测模型平均每个batch的耗时
[ yolov5 preprocess] loops: 148 avg: 6.382000 ms #目标检测模型平均每个batch的预处理耗时
[ yolov5 inference] loops: 148 avg: 13.519000 ms #目标检测模型平均每个batch的推理耗时
[ yolov5 postprocess] loops: 148 avg: 60.927000 ms #目标检测模型平均每个batch的后处理耗时
[post 1: get output and decode] loops: 592 avg: 15.159000 ms
[ post 2: filter boxes] loops: 592 avg: 0.028000 ms
[ post 3: nms] loops: 592 avg: 0.027000 ms
[ bytetrack time] loops: 592 avg: 0.229000 ms #bytetrack平均每帧更新tracker耗时
[ encode time] loops: 592 avg: 31.154000 ms #平均每帧编码耗时
#VideoDecFFM exit
YoloV5 dtor ...视频测试实例如下，支持对视频流进行测试。
./bytetrack_opencv.pcie --input=../../datasets/test_car_person_1080P.mp4 --bmodel_detector=../../models/BM1684X/yolov5s_v6.1_3output_int8_4b.bmodel --dev_id=0测试结束后，会将预测结果画在图片上并保存在results/video中，预测的结果保存在results/mot_eval/test_car_person_1080P.mp4_yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel.txt下，同时会打印推理耗时等信息，打印的信息条目可以参考3.2中的解释。