Linux 36.3@Jetson Orin Nano之系统安装

1. 源由

NVIDIA开发者论坛里面大量答复中提及的系统安装,采用Jetson SDK Manager

本来是想体验一把的,但是在电脑上直接看到了以下两个问题:

  1. 屏幕分辨率需要大于1440x900
  2. 内存需要大约等于8GB

在这里插入图片描述
好吗,你说你就一个系统安装,在linux上,其实可能更有经验的朋友知道的就是一个dd,有必要搞得这么复杂吗?

  1. 吐槽下做这个工具的朋友,吐槽下NVIDIA对于边缘计算的不友好。
  2. 除此之外,就是Linux 36.2 JetPack6.0DP版本下,tf2.15.0+nv24.04异常问题:Inconsistency of NVIDIA 2.15.0+nv24.03 v.s. Colab v.s. Tensorflow Documentation
  3. V6.0版本是NVIDIA第一个产品版本,可能会更加稳定可靠点。

The NVIDIA® Jetson™ Linux 36.3 General Availability (GA) release includes the Linux Kernel 5.15, the Ubuntu 22.04-based root le system, the UEFI-based Bootloader, NVIDIA drivers, the necessary rmware, toolchain, and more. This release supports all Jetson Orin production modules and Developer Kits.
NVIDIA JetPack 6.0 is the first production release of JetPack 6. The previous JetPack 6 release was a developer preview only. This JetPack 6.0 production release includes Jetson Linux 36.3 which packs Linux Kernel 5.15 and Ubuntu 22.04 based root file system.

为此,特地整理下方便、简洁、高效、易懂的命令行烧录方法。

==>Is it possible for SDK Manager to support low resolution/low memory computer?

注:为了重新烧录,自己还搞了一个乌龙,How to flash NVMe with Jetson Linux 36.3

2. 命令行烧录

Step 1:下载Linux 36.3安装程序

如果不是上述版本,可以到官网https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-linux-archive去下载需要的版本。

$ wget https://developer.nvidia.com/downloads/embedded/l4t/r36_release_v3.0/release/jetson_linux_r36.3.0_aarch64.tbz2

Step 2:下载Linux 36.3根文件系统

$ 
### 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 36.2 和 36.3 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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