英伟达 Jetson 程序员必读:运行实时摄像机识别演示

这篇博客介绍了如何使用imagenet.cpp/imagenet.py在实时相机流中进行对象识别,支持MIPICSI、V4L2和RTP/RTSP流。程序在Jetson Nano上能实现约75帧/秒的识别速度,识别范围涵盖1000种不同的对象。应用在OpenGL窗口中展示实时流、分类结果、可信度和帧率。接下来将探讨对象检测网络,提供每个帧的边界框坐标。

运行实时摄像机识别演示

这个 imagenet.cpp / imagenet.py 我们以前使用的示例也可以用于实时相机流。支持的摄像机类型包括:

  • MIPI CSI摄像机(csi://0)
  • V4L2摄像机(/dev/video0
  • RTP/RTSP流(rtsp://username:password@ip:port

有关视频流和协议的更多信息,请参阅“摄像头流和多媒体”页。

下面是在照相机提要上启动程序的一些典型场景(运行–help以获取更多选项):

C++

$ ./imagenet csi://0                    # MIPI CSI camera
$ ./imagenet /dev/video0                # V4L2 camera
$ ./imagenet /dev/video0 output.mp4     # save to video file

Python

$ ./imagenet.py csi://0                 # MIPI CSI camera
$ ./imagenet.py /dev/video0             # V4L2 camera
$ ./imagenet.py /dev/video0
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