Linux 36.2@Jetson Orin Nano之基础环境构建

本文详细描述了在NVIDIAJetsonOrinNano上安装Linux36.2系统,包括NVIDIAJetpack的安装,基本远程环境设置(SSH、Samba、VNC)以及开发环境的配置,强调了Linux环境的通用性和基础环境搭建的重要性。

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1. 源由

现在流行什么,也跟风来么一个一篇。当然,后续是要用到这个AI环境的GPU算力。

不过其实很多技术都是具有共通性的,所以大可不必为此感觉很烦恼。Just do as always do!

初学爱好者都是在这种最为基础的地方卡主,然后兴趣就嘎然而止。今天安装过程中简单的在Jetson Orin Nano上敲了一个命令:

$ uname -a
Linux daniel-nvidia 5.15.122-tegra #1 SMP PREEMPT Mon Dec 18 21:24:25 PST 2023 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux

$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 22.04.3 LTS
Release:        22.04
Codename:       jammy

卧槽! 这是什么,这是什么。。。。不用多说了吧。

注:安装的是NVIDIA Jetson Linux 36.2系统。

好嘛,那就照搬咯,那我们来看看是不是一样。

2. 步骤

2.1 安装NVIDIA Jetson Linux 36.2系统

略,这部分不介绍了,就是Jetson Orin Nano Quick Start的烧录。

$ sudo apt show nvidia-jetpack
Package: nvidia-jetpack
Version: 6.0-b52
Priority: standard
Section: metapackages
Maintainer: NVIDIA Corporation
Instal
### 安装和使用 PyOrbbec 库 对于希望在 Jetson Orin Nano 平台上利用 Python 进行三维视觉开发的开发者来说,PyOrbbec 是一个重要的库。然而,在官方文档以及提及 Jetson Orin Nano 配置的文章中并未直接涉及 PyOrbbec 的安装指南[^1][^2]。 #### 准备工作 为了确保能够顺利安装并运行 PyOrbbec,建议先完成基本的操作系统设置与更新: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` 接着确认已经按照 Linux 36.236.3 版本的要求完成了 Jetson Orin Nano 基础环境的搭建,这通常包含了必要的依赖项和其他软件包的预处理。 #### 安装 PyOrbbec 尽管没有针对 Jetson Orin Nano 明确提到 PyOrbbec 的具体指导,可以尝试通过 pip 工具来获取该库。在此之前,可能还需要安装一些额外的支持组件如 libusb 或者其他由硬件制造商提供的 SDKs 来支持设备连接功能。 ```bash pip3 install pyorbbec ``` 如果遇到任何兼容性问题,则需查阅 Orbbec 提供的具体产品手册或技术支持资源,以获得更详细的帮助和支持信息。 #### 使用 PyOrbbec 一旦成功安装了 PyOrbbec 后,就可以编写简单的测试脚本来验证其是否正常工作。下面是一个读取深度图像的例子: ```python import numpy as np from pyorbbec import ObDeviceManager, ObDepthCameraExposureGainPair def main(): device_manager = ObDeviceManager() devices = device_manager.get_device_list() if not devices: print("No device connected.") return camera = devices[0].create_depth_camera() exposure_gain_pair = ObDepthCameraExposureGainPair(7000, 800) try: while True: frame = camera.read_frame() depth_data = np.array(frame.get_raw_data()) # Process the data here... print(f"Min Depth: {np.min(depth_data)}, Max Depth: {np.max(depth_data)}") except KeyboardInterrupt: pass finally: camera.close() if __name__ == "__main__": main() ``` 此代码片段展示了如何初始化摄像头对象,并持续捕获帧数据直到用户中断程序执行为止。
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