利用Python在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像
来源:互联网 发布:网络虚拟人物 编辑:程序博客网 时间:2024/06/03 13:05
小编来自水下机器人社区193369905,里面小编给出了很多资料
在本贴中,小编“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OpenCV.。我是安装opencv-3.3.0 和python3.
如果你是用 IP CAM, 你必须构建好,并且知道它的RTSP URI, 比如. rtsp://admin:XXXXX@192.168.1.64:554.如果你是用USB 网络摄像头(I 使用的是罗技 C920),这个USB摄像头通常安装在 /dev/video1, 因为 Jetson 板载摄像头已经占用了 /dev/video0.安装 gstreamer1.0-plugins-bad ,这个包含了 h264parse 元素. 这是为了解码来自IP摄像头的H.264 RTSP stream 所需要的
$ sudo apt-get install gstreamer1.0-plugins-bad
2如何运行Tegra 摄像头sample codes
从我的 GitHubGist:https://gist.github.com/jkjung-avt/86b60a7723b97da19f7bfa3cb7d2690e 下载tegra-cam.py 源代码 (因为顾虑到很多人访问不了,本人把代码copy到这里:http://www.jetsoner.com/thread-148-1-1.html按照下面步骤利用Jetson板载摄像头抓取和显示影像。默认分辨率为 1920x1080 @ 30fps.$ python3 tegra-cam.py按照下面步骤使用 USB 网络摄像头,并且把分辨率设置为1280x720. 注意‘–vid 1’意思是使用 /dev/video1.$ python3 tegra-cam.py --usb --vid 1 --width 1280 --height 720按照下面步骤使用IP摄像头,把最后的RTSP URI 参数设置为你自己的IP CAM.$ python3 tegra-cam.py --rtsp --uri rtsp://admin:XXXXXX@192.168.1.64:554
这是我的Jetson TX2用IP摄像头运行tegra - cam的截图。(我还连接了一个更快的r - cnn模型来做人类头部检测,并在捕获图像上绘制边框,但是主视频捕获/显示代码是相同的。)
阅读全文
0 0
- 利用Python在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像
- jetson tx2开箱上电
- NVIDIA Jetson TX2 开箱上电
- 梳理TensorFlow模型在Jetson TX2上进行inference的主要流程
- Jetson TX2 问题汇总
- Jetson TX1/TX2 deviceQuery
- Jetson TX2 J21 Header
- Jetson TX2 初体验
- Jetson TX2 开发记录
- 简单讲解用JMF技术在网页中用Applet直接抓取摄像头的影像
- python opencv利用摄像头抓取视频(ubuntu)
- 在mfc中利用opencv打开摄像头并显示在窗口上
- nvidia jetson TX2配置caffe
- nvidia jetson TX2配置caffe
- nvidia Jetson TX2 caffe配置
- NVIDIA Jetson TX2 安装Qt
- Jetson TX2安装TensorFlow注意事项
- nvidia jetson tx2 can module
- 当我遇上你csy 海康IPC+NVR+路由器+ffmpeg+nginx实现网页/Android/IOS的HLS直播
- 绘制产品流程图
- Java 9模块化特性及工具探讨
- mysql中的较少用到的数据类型的一点说明,real;enum,set;POINT,LINESTRING,POLYGON等
- android通知的基本构造方法。
- 利用Python在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像
- JQuery unbind
- 软件工程
- Linux下安装tomcat
- linux命令总结
- 实现Runnable接口实现多线程
- 信息战(九)——水淹七军(BFS)
- iOS巅峰之项目中的一些小知识点整理
- 机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率