# 运行示例应用程序

AI 示例应用程序在典型场景中实现了基于 Qualcomm Neural Processing SDK (QNN) 的图像检测。

- [使用 `sample_hand_detection` 检测手部](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70022-265Y/topic/hand_detection.html)
`sample_hand_detection` 示例应用程序使用基于 Python 的手部识别 ROS 节点来检测手部和手部运动。它使用 [Qualcomm AI Engine Direct SDK (QNN)](https://www.qualcomm.com/developer/software/qualcomm-ai-engine-direct-sdk) 进行模型推理。
- [使用 `sample_resnet101` 对图像进行分类](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70022-265Y/topic/image_classification.html)
`sample_resnet101` 使用 Python 进行图像分类，在此过程中使用 Qualcomm® AI Engine Direct SDK (QNN) 进行模型推理。
- [使用 `sample_depth_estimation` 估计图像深度值](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70022-265Y/topic/sample_depth_estimation.html)
`sample_depth_estimation` 示例应用程序接受名为 `input_image.jpg` 的 RGB 图像，或订阅来自 `qrb_ros_camera` 节点的 `/cam0_stream1` 主题作为输入。它使用 Qualcomm® AI Engine Direct SDK (QNN) 进行推理，并将结果发布到 `/depth_map` 主题，其中包含每个像素的深度值。
- [使用 `sample_face_detection` 检测人脸](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70022-265Y/topic/sample_face_detection.html)
人脸检测示例应用程序使用基于 Python 的 ROS 节点 `sample_face_detection` 检测人脸并从人脸图像中定位人脸特征，该节点使用 Qualcomm® AI Engine Direct SDK (QNN) 进行模型推理。
- [使用 `sample_hrnet_pose_estimation` 估计人体姿态](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70022-265Y/topic/sample_hrnet_pose_estimation.html)
此姿态估计示例应用程序使用 `sample_hrnet_pose_estimation` ROS 节点提供高精度人体姿态估计功能。

Last Published: Nov 11, 2025

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QIR SDK 示例应用程序](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70022-265Y/topics/qirp_sdk_sample.md) [Next Topic
使用](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70022-265Y/topics/hand_detection.md)