JetPack 4.4安装教程(本人亲自踩坑,超详细)

本文详细记录了Jetson TX2刷机JetPack 4.4的过程中遇到的网络问题及解决方法,包括安装SDK Manager、设置虚拟机与Jetson TX2的网络代理、处理下载失败和安装错误等,提供了相关教程链接和关键步骤解析。

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TX刷机花了很长很长的时间。

刷机过程中遇到很多的问题,踩过很多的坑,失败了很多次。最后还是在实验室大佬(lk)的帮助下才刷成的。

过程中遇到的问题主要还是网络问题。

刷机主要依照教程,

《Jetson TX2 使用 SDK Manager刷机》

https://blog.youkuaiyun.com/u012254599/article/details/100009909

附带一张jetson按钮说明书,

img

再附带官方教程,

https://docs.nvidia.com/sdk-manager/install-with-sdkm-jetson/index.html

(本次安装的是4.4版本)


列一下一些坑、问题,以及解决方法。

首先,必须要安装好虚拟机(Ubuntu 16/18,最好按照官方说明书安装对应版本),然后在虚拟机上用命令行安装sdk manager

sudo apt install ./********.deb

最重要的也是最坑的,是网络问题。

  1. 在虚拟机上设置网络代理:

    在登陆sdk manager的时候就有可能会因为网络问题登陆不上。这时候软件会提示你账号密码错误。但实际上只是网络连不上。

    这时候你需要点右上角设置代理。代理设置需要注意端口的设置,address应该设置为可以翻墙的即本机的ip,而端口可以看自己的代理服务器的情况而定,可以看一下这篇博客,讲的是V2rayN

### Jetpack 4.4 中 Python 和 OpenCV 的集成 对于 Jetson 设备上基于 Jetpack 4.4 版本的开发环境而言,OpenCV 是一个重要的计算机视觉库。为了实现 Python 和 OpenCV 的有效集成,在 Jetpack 4.4 上有多种方法可以安装并配置 OpenCV 库。 #### 预构建库与源码编译的选择 预构建的 OpenCV 库能够简化安装过程,减少配置时间。然而,如果需要特定功能或优化,则可能需要从源代码编译 OpenCV 库[^1]。预构建版本通常已经包含了大部分常用的功能模块,但对于某些高级特性(如最新的 GPU 加速),则可能需要自行编译来获得支持。 #### 原生编译对比交叉编译 原生编译指的是直接在目标设备上完成整个编译流程;而交叉编译是在另一台更强大的机器上进行编译工作后再移植到目标设备运行。考虑到 Jetson 平台硬件资源有限的情况,有时会选择性能更强的工作站来进行交叉编译以加快速度和提高效率。 #### 测试与熟悉 OpenCV 一旦成功安装了 OpenCV 后,可以通过简单的测试程序验证其是否正常工作,并进一步探索该库所提供的各种图像处理函数和其他实用工具。 ```python import cv2 # 创建窗口显示摄像头捕捉的画面 cv2.namedWindow('Camera Feed', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认相机 while True: ret, frame = cap.read() # 获取一帧画面 if not ret: break gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 cv2.imshow('Camera Feed', gray_frame) # 显示图像 key = cv2.waitKey(1) if key == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ```
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