tegra_multimedia_api里的README
来源:互联网 发布:云计算节点 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 06:18
致谢:http://blog.csdn.net/stefansalvatore/article/details/54915811
本人的是TX2:
编译和运行指南
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按照本文档的过程编译和运行示例:
1. 输出环境变量
2. 通过Jetpack,安装NVIDIA(r) CUDA(r)/Opencv4tegra(r) / cuDNN(r)/ GIE(r)(也被称作TensorRT(tm))
3. 创建软连接。
4. 编译和运行示例。
输出环境变量
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1. 基于目标平台,使用以下命令,导出ARM应用二进制接口:
安装NVIDIA(r) CUDA(r)/ Opencv4tegra(r) / cuDNN(r) / GIE(r) (also known as TensorRT(tm)) via Jetpack
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注:如果你已经安装了它们,你可以跳过以下步骤。
1. 从以下网站下载Jetpack包:
https://developer.nvidia.com/embedded/downloads
2. 使用以下命令,在host机器上运行安装脚本:
3. 选择"Jetson TX1 Development Kit(64bit) and Ubuntu host".
4. 选择 "custom" and 点击 "clear action".
5. 选择"CUDA Toolkit for L4T", "OpenCV for Tegra","cuDNN Package" 和 "TensorRT",然后安装它们。
6. 对于安装细节,查看安装文件夹。
创建所需的软连接
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使用以下命令创建软连接:
编译和运行示例
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1. 改变路径为
对于本节中的程序。2. 关于交叉编译的详细细节,看以下文件(可选)
tegra_multimedia_api/CROSS_PLATFORM_SUPPORT
1. 视频解码
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这个示例演示了怎样从本地文件解码H.264/H.265视频,支持解码功能。
建立并运行00_video_decode,使用以下命令:
-----------------------------------------------------
这个示例演示了怎样从本地YUV文件编码为H.264/H.265,使用可支持的编码功能。
编译和运行01_video_encode,使用以下命令:
8. 视频格式转换
-------------------------------------------------
这个示例演示了怎样使用V4L2接口来做视频格式转换和视频缩放。
编译和运行07_video_convert,使用以下命令:
9. 一个相机预览流的JPEG编码
--------------------------------------------------
这个示例演示了怎样使用Argus接口来预览相机流并且同时使用libjpeg-8b接口来编码JPEG图像。
编译和运行 09_camera_jpeg_capture,使用以下命令:
这个捕捉预览流能够显示通过HDMI。JPEG文件被保存在当前路径。
10. 使用相机录制流,H.264编码
------------------------------------------------------------
这个示例演示了怎样使用Argus接口来得到实时的相机流,并且把它给视频编码器来生成H.264/H.265视频文件。
编译和运行10_camera_recording,使用以下命令:
H.264视频文件被创建在当前目录下。11. 相机目标识别
------------------------------------
这个示例演示了怎样使用相机Argus接口来得到实时的相机流,并且把它们给Caffe来进行目标分类。
想了解这个示例的细节,查看11_camera_object_identification/README。
12. Backend
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这个示例演示如何从本地文件,解码多路的H.264和H.265,并且给YUV通道中的一个进入GIE来实时。最后,显示框内的原始图像来自GIE。
Backend with GIE(默认)
在Makefile里做以下变化,确保以下变量被设置为1:
编译和运行backend with GIE,使用以下命令:注:GIE的批大小能够被配置从以下文件的第三行。../../data/model/GoogleNet-modified.prototxt
在这里有效值是1(默认),或者2,或者4。
Backend without GIE
在Makefile里做以下变化,确保以下变量被设置为0:
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