Jetpack4.4刷机TX2(Ubuntu18.0)

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


一、准备工作

主要硬件:Jetson TX2开发板、装有ubuntu18.0的台式机、路由器、显示屏
操作概述:台式机作为Host,在台式机上下载安装SDK Maneger,给TX2开发板刷新系统。

二、刷机步骤

此处严格按照官网教程下载安装即可。

1.硬件连接

将台式机和TX2接在路由器上,TX2用自带USB线连接至主机,TX2接显示屏方便查看状态。

2.下载SDK Manager

在官网下载SDK Manager,此处下载的是Version 1.3.0。
SDK Manager Version 1.3.0

3.安装

具体步骤参照SDK Manager User Guide,此处仅简要说明大致步骤和本人遇到过的问题以及解决办法。
SDK Manager User Guide
step1.环境设置:

### 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 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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