参考文章:How to Capture and Display Camera Video with Python on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 在Jetson TX2捕获和显示摄像头视频,包括IP CAM(网络摄像头).USB webcam和板载摄像头.代码应该也适用于Jetson TX1 先决条件 带有GStreamer和python支持的OpenCV构建并安装在Jetson TX2,我使用的是OpenCV-3.4.0和pyth

未经允许,不得擅自改动和转载 文 | 阿小庆 2018-1-20 本文继第一篇文章:01-NVIDIA Jetson TX2开箱上电显示界面 TX2 出厂时,已经自带了 Ubuntu 16.04 系统,可以直接启动.但一般我们会选择刷机,目的是更新到最新的 JetPack L4T,并自动安装最新的驱动.CUDA Toolkit.cuDNN.TensorRT. 刷机注意以下几点: 开发板刷机过程全程联网 除了Jetson TX2之外,您还需要另一台带有Intel或AMD x86处理器的台式机或笔记

参考文章:How to Capture Camera Video and Do Caffe Inferencing with Python on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 上篇博客:在Jetson TX2上捕获.显示摄像头视频 介绍了一个脚本 tegra-cam.py.主要是在Jetson TX2上显示三种摄像头捕获的视频.本节将对脚本进行扩展,使用caffe分类模型对摄像头视频进行演示. 主要的测试环境:python3和Jetso

参考文章:How to Install OpenCV (3.4.0) on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 在我们使用python3进行编程时,import cv2不起作用.由于预先安装的opencv是与python2.7绑定的,如果想在python3环境下使用,我们需要重新编译opencv 先决条件 已经在Jetson TX2上安装了JetPack-3.3(或JetPack-3.2.1或JetPack-3.1) 安装步骤 首先清理旧的o

SSD on Jetson TX2 注意事项:在断电情况下,将固态硬盘的接线与Jetson TX2进行连接 步骤: 一.jetson tx2开机,打开搜索栏中的Disks 二.Disks显示画面 三.点击设置图标,选中Format Partition 四.设置你的命名,Name为自定义,设定好Name后点击Format... 五.之后出现的框图中选中Format 六.输入你的Jetson TX2的密码(初始值为nvidia) 七.制作标签(命令:sudo parted /dev/sda mkla

嵌入式平台:NVIDIA Jetson TX2 嵌入式系统:Ubuntu16.04 虚拟机系统:Ubuntu14.04 一.NSight简介 Jetpack开发工具为人工智能提供了一整套软件架构,包括代码示例(Sample Code).NSight开发工具(NSight Developer Tools).同时也为我们提供了丰富的多媒体API(Multimedia API),这些API涵盖深度学习(Deep Learning).计算机视觉(Computer Vision).图像渲染(Graphic

JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所

一.主要信息 使用的开发板:nvidia jetson tx2(内存8g有wifi的版本) 使用的JetPack版本: 4.2.2 二.遇到的问题及解决 1. 刷好jetson os 后,开发板一直在后台运行 sdkmanager上已经显示刷好了第一阶段: 但是开发板提示:A start job is running for End-user configuration after initial OEM installation (10min 25s / no limit) 跑了几十分钟还是没

Jetson TX2是NIVDIA瞄准人工智能在Jetson TK1和TX1推出后的升级 TX2的GPU和CPU都进行了升级,内存增加到了8GB.存储增加到了32GB,支持Wifi和蓝牙,编解码支持H.265,体型同样小巧. 据NVIDIA官方介绍,Jetson TX2提供两种运行模态:一种是MAX Q,能效比能达到最高,是上一代的TX1的2倍,功耗在7.5W以下;另一种是MAX P,性能可以做到最高,能效比同样可以做到前一代的2倍,功耗则在15W以下. 资源配置丰富且强大 1.模组配置 Jet

图像载入.显示.保存函数: 1         图像载入函数:imread()   Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径(绝对路径和相对路径) flags是int类型的变量,flags>0,返回一个3通道的彩色图像: flags = 0,返回灰度图像: flags < 0,返回包含Alpha通道的加载图像. flags默认值为1,可以省略对其赋值. 例如

Jetson TX2安装tensorflow 大致分为两步: 一.划分虚拟内存 原因:Jetson TX2自带8G内存这个内存空间在安装tensorflow编译过程中会出现内存溢出引发的安装进程奔溃 1. 创建8G大小的swapfile fallocate -l 8G swapfile 2. 更改swapfile的权限 chmod 600 swapfile 3. 创建swap区 mkswap swapfile 4. 激活swap区 sudo swapon swapfile 5. 确认swap区在

Jetson TX2刷机教程 一,硬件准备 1台host主机(linux系统,最好是ubuntu64位) 1台Jetson TX2的平台 二,软件包 JetPack(Jetson SDK) 下载地址:https://developer.nvidia.com/embedded/downloads#?search=jetpack%203.1 三,安装过程 1.在host主机中下载的JetPack(Jetson SDK)软件包 2.将下载的软件包右键,选择properties,勾选Allow exec

Jetson TX2上的demo 一.快速傅里叶-海动图 sample The CUDA samples directory is copied to the home directory on the device by JetPack. The built binaries are in the following directory: /home/ubuntu/NVIDIA_CUDA-<version>_Samples/bin/armv7l/linux/release/gnueabihf

Opencv-Python:图像尺寸.图像的读取.显示.保存与复制 原创 2017年11月23日 21:30:49 4440 在使用opencv的方法时,首先必须导入opencv包.新的opencv导入cv2,这里也和cv做了一个对比 import cv2 一.图像尺寸 图像的大小可以通过其shape属性来获取,shape返回的是一个tuple元组,第一个元素表示图像的高度,第二个表示图像的宽度,第三个表示像素的通道数. 示例: if __name__ == '__main__': dirfil

利用python进行简单的图像处理:包括打开,显示以及保存图像 利用PIL处理 PIL(python image library) 是python用于图片处理的package.但目前这个package已经停止更新,因此使用Pillow,它由PIL发展而来. 首先要安装Pillow,运行如下命令: pip install Pillow 打开,显示以及保存图像: from PIL import Image img = Image.open('lena.png) #open the image img

本文固定连接:http://blog.csdn.net/u013108312/article/details/52712844 WWW实现图片资源显示以及保存和本地加载 using UnityEngine; using System.Collections; using System.IO; using UnityEditor; enum GetPicType { DownLoad = 0, LocalLoad, } public class Picture : MonoBehaviour {

Jetson Tegra系统的应用涵盖越来越广,相应用户对性能和功耗的要求也呈现多样化.为此NVIDIA提供一种新的命令行工具,可以方便地让用户配置CPU状态,以最大限度地提高不同场景下的性能和能耗. 记住,Jetson TX2由一个GPU和一个CPU集群组成. CPU集群由双核丹佛2处理器和四核ARM Cortex-A57组成,通过高性能互连架构连接. 拥有6个CPU核心和一个GPU,您可以不必自行运行所有性能/功耗来测试最佳的运行状态,因为NVIDIA的新的命令工具Nvpmodel,提供了5

  图像的读取,显示与保存 相关函数:cv2.imread().cv2.imshow().cv2.imwrite() 1.读入图像: 用cv2.imread()函数来读取图像,cv2.imread(路径,图像颜色空间)(其中颜色空间默认为BGR彩图)     cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入一幅图像,并且包括图像的 alpha 通道 示例代码 import cv2 im

一.函数简单介绍 1.imread-读取图像 函数原型:imread(filename, flags=None) filename:读取的图像路径名:比如:"H:\img\lena.jpg". flags:彩色图or灰色图,1:表示彩色图.0:表示灰色图. 2.imshow-显示图像 函数原型:imshow(winname, mat) winname:窗体名字.比如:"Lena". mat:要显示的图像矩阵. 3.imwrite-保存图像 函数原型:imwrite(

NVIDIA Jetson TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端,具备不错的GPU性能,可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2.这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持,因此,完全可以在桌面端训练好模型,然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理,这样可以达到生产落地的效果. 各种情况的硬件: https://developer.nvidia.com/embedded/develop/hardware 高性能低功耗NVIDIA®Jetson™系统可在边缘端提供用户最需要的实时人工智能(AI)性能