昨天我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机,今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。 本教程同样是来自于 在本文里,他继续告诉大家: 如何从C
这里需要下载 opencv 和 opencv_contrib (后者会在 cmake 配置的时候用到), 这是因为 opencv3以后 SIFT 和 SURF 之类的属性被移到了 contrib 中,执行下面两条指令下载 OpenCV3.2.0
本文介绍了如何使用Jetson TX1开发板通过V4L2和OpenCV3.1实现USB摄像头图像的采集和实时显示。首先介绍了V4L2的基础知识和摄像头驱动配置,然后介绍了OpenCV的图像解码和显示功能。最后,通过具体的示例代码展示了如何编译和运行程序,并总结了程序的结果。
先更新一下下载源。用17.04 的源可以解决在18.04中找不到libjasper.dev的问题。
在使用OpenCV库中的cv2模块进行图像处理时,有时可能会遇到"cv2 'has no attribute 'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline'"的错误提示。这个错误通常是因为OpenCV库的版本问题导致的,特别是某些旧版本的OpenCV库可能不支持gapi_wip_gst_GStreamerPipeline功能。为了解决这个问题,我们可以采取以下步骤:
经常有人在群里问我各种“小”问题: Jetson TX2 显存是多大? Jetson TX2 开发板的尺寸是多大?给我个孔位图纸 Jetson TX2 支持最大能支持几路摄像头? 这个XX 牌子的摄
在树莓派或者jetson nano这种非主流ARM架构的系统上安装这些opencv torch等等一系列的软件真的是很烦恼!
opencv + python 配置 Table of Contents 1. Installing OpenCV from source 1.1. We need CMake to configure the installation, GCC for compilation, Python-devel and Numpy for creating Python extensions etc. 1.2. Next we need GTK support for GUI features, Camera
从 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 这个网址下载指定的cudnn版本,这里注意如果直接google然后下载的话只是最新版本,需要点击下面的Archived cuDNN Releases才能够找到以前版本的下载,然后选择cuDNN v×.× Library for Linux
使用 Opencv 和 Rust 进行面部和眼部识别 这是一个教学视频, 使用 Opencv 和 Rust 进行面部和眼部识别. 需要自己科学上网, 关注相关方面的小伙伴可以看看. 油管视频:http
本文转载自JK Jung的帖子:https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-with-python/如果有侵犯到贴主利益,请立刻跟我联系。 在本贴中,贴主“我”分享了如何使用python 代码(及 OpenCV)在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像,包括IP摄像头, USB 网络摄像头和Jetson板载摄像头.这个简单代码也同样可以在Jetson TX1上运行。 1 准备工作 需要在Jetson TX2上安装 GStreamer 支持的 python和
本文介绍了如何为Caffe编译和安装OpenCV,以解决在Caffe中缺少某些功能的问题。首先介绍了如何下载和编译OpenCV,然后介绍了如何将OpenCV集成到Caffe中。最后,给出了一些示例代码和编译选项,以帮助读者更好地理解如何使用OpenCV和Caffe进行图像处理。
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板,于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统,搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU,可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品(Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier),Jetson Nano售价仅需99美元,大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此,一经推出,便受到了广泛的关注。其官网地址为:Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
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cmake -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=..\..\android\android.toolchain.cmake ..\..\..
日前有朋友在 Xavier Orion 上要调用3个USB摄像头,发现只能正常启动2个,感到有些困扰,是否Jetson设备有数量限制? 其实问题的症结在于这位朋友使用OpenCV的方式调用,这种方式虽然上手容易,但是对资源消耗程度比较大,也需要开发者对摄像头一些硬件参数有足够深入的掌握,否则出错率较高。 为了协助更多开发者能有效用起Jetson上的计算资源,这里提供两种能同时调用4个不同规格USB摄像头的方法: 1. 使用英伟达”Hello AI World” 项目的videoSource()函数: 项目
随着物联网技术的发展,实时视频分析技术已应用于智能物联网的各个领域,例如:智能零售、智能工厂、智能监控等,如果把视频比作物联网的眼睛,那么实时视频分析技术就是物联网的大脑。
「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现,目的是把 AI 模型推理流程能够一般化。它输入视频,输出结构化数据,将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库,支持所有主流操作系统上的 C++ , Python,和 Java。它可以发挥多核进程和 GPU 加速,用于实时操作。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。
编译报错:nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_87
这里使用Gstreamer + OpenCV来处理RTSP视频流,因此对Gstreamer进行调查。
官方的当前gstreamer版本号还不支持x265编解码,因此要加入�x265,须要自己编译。本文基于gstreamer1.3.3版进行编译安装。须要首先自己编译gstreamer1.3.3,以及对应的base、good、bad、ugly插件
全部参数一览 //Path to a program. ANT_EXECUTABLE:FILEPATH=D:/apache-ant-1.10.1/bin/ant.bat //Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF //Create build rules for OpenCV Documentation BUILD_DOCS:BOOL=ON //Build all examples BUILD_EXAMPL
视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中,视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。因此,要对视频进行理解和分析,首先需要从视频中提取出每一帧的图像。
本文介绍了如何将OpenCV库移植到ARM平台上,包括编译工具链、依赖库、配置方法以及运行时注意事项。
应用场景:视频追踪在项目显示中可以起到很好的视觉效果,可以看到中间处理过程,对于教学及讲解能起到辅助性作用。
1、 安装了ubantu 系统后 ,用 Rhythmbob 听音乐,不支持mp3格式,要下载安装插件,下载地址:
许多工业相机或某些视频I / O设备不为操作系统提供标准的驱动程序接口。因此,您不能在这些设备上使用VideoCapture或VideoWriter。
背景 本文主要描述云芯一号-RW3399微服务器,实现QPlay的简易功能。 首先感谢网友的文章分享《云芯一号试用---更新固件方法+支持wifi》,之前板子无法连接WIFI,导致操作起来太不方便了,同时也通过刷入 Debian 9 覆盖原厂系统的方式也实现了 HDMI 音频输出的支持。 有了音频输出,我就在想是否可以把gmrender-resurrect移植进去,实现QPlay的功能。 gmrender-resurrect是一个开源的软件,是一个在Linux上的通用即插即用的媒体渲染器。它是基于原先的项目
https://towardsdatascience.com/hermes-wildfire-detection-using-nvidia-jetson-and-ryze-tello-8da123f05c64
在音视频领域接触最多实现的方案通常是通过ffmpeg(PC和sever端居多)或者硬件厂家的的SDK实现特定硬件的编解码功能(机顶盒,电视等嵌入式设备)。这里我们介绍一个在国内不太常用的解决方案----gstreamer媒体库
本文是来自FOSDEM 2020 Open Media devroom的演讲,演讲者是来自COLLABORA的Xavier Claessens,演讲主题是GStreamer在Magic Leap One上的应用。
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科)。
今天这个项目来自 Dimiter Kendri,是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
本篇概览 如果您看过《三分钟极速体验:Java版人脸检测》一文,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,接下来就请随欣宸一起动手实战,从无到有将这个应用开发出来; 首先确定咱们的目标: 开发出java版的人脸检测应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用 基于上述目标,我们可以确定以下操作步骤: 准备好docker基础镜像 开发java应用 将java应用打包成package文件,集成到基础镜像中,得到最终的java应用镜像 本篇的目标就是上述第一步:准备好docker
大家好!我是赵军,现就职于英特尔的DCG从事基于FFmpeg的硬件优化工作,两年多前加入FFmpeg社区,2018年4月成为FFmpeg的其中的一个FFmpeg Maintainer,主要负责FFmpeg的硬件优化工作。
DeepStream是基于GStreamer开发的。它们主要都是做视频流处理的。现在我们来看一个GStreamer的HelloWorld。
需要的有两个部分:opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本,opencv_contrib是opencv的扩充.
MACHINE=tulip-mozart source setup-environment
注意: 插件可能依赖于需要基于GStreame的MediaPlayer安装的库,才能正常工作
本篇使用的平台为Ubuntu,Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
硬件搭建其实挺简单的,把风扇固定好,把键盘、鼠标、USB卡都插在USB接口上,把显示器的HDMI线接在HDMI接口上,把摄像头的线接在摄像头插口上,接好网线就可以了,最后接上电源开机启动,画面如下,这是英伟达Jetson Nano芯片默认的乌班图操作系统。
本篇概览 在《三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中,咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力,如下图: 📷 如果您已看过《三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,接下来就请随欣宸一起动手实战,从无到有将这个应用开发出来; 实战内容 为了减少环境和软件差异的影响,让程序的运行调试更简单,也为了让应用可以在容器环境运行,最终整个应用会被制作成docker镜像,所以咱们的目标被设定为下面三项: 开发出java版的物体识别应用 将此应
RTSP (Real Time Streaming Protocol),实时流协议,是一种应用层协议,专为流媒体使用。本文将介绍 GStreamer, VLC, FFmpeg 这几个工具,如何发送、接收 RTSP 流。
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