Jetson OpenCV 通过 GStreamer 调用 CSI 摄像头

import cv2


def gstreamer_pipeline(capture_width=1280, capture_height=720,
                       fps=60, flip_method=0,
                       display_width=1280, display_height=720):
    ret1 = 'nvarguscamerasrc ! '
    ret2 = 'video/x-raw(memory:NVMM), width=(int){}, height=(int){} '.format(capture_width, capture_height)
    ret3 = 'format=(string)NV12, framerate=(fraction){}/1 ! '.format(fps)
    ret4 = 'nvvidconv flip-method={} ! '.format(flip_method)
    ret5 = 'video/x-raw, width=(int){}, height=(int){} '.format(display_width, display_height)
    ret6 = 'format=(string)BGRx ! '
    ret7 = 'videoconvert ! '
    ret8 = 'video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink'

    return ret1 + ret2 + ret3 + ret4 + ret5 + ret6 + ret7 + ret8


def show_camera(func=None):
    cap = cv2.VideoCapture(gstreamer_pipeline(), cv2.CAP_GSTREAMER)
    while cap.isOpened():
        flag, img = cap.read()

        if func:
            img = func(img)

        cv2.imshow('CSI Camera', img)
        key = cv2.waitKey(1)
        if key == ord('q'):
            break
    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()


if __name__ == '__main__':
    show_camera()
Jetson Nano是一块由NVIDIA开发的小型开发板,常用于边缘计算和人工智能项目中,特别是那些需要在嵌入式设备上运行深度学习任务的场景。OPENCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个广泛使用的计算机视觉库,而CSI(Camera Serial Interface)摄像头接口则是一种直接连接摄像头到嵌入式系统的标准。 在Python中使用Jetson Nano和OPENCV处理CSI摄像头,你可以按照以下步骤操作: 1. 安装必要的库:首先,确保你在Jetson Nano上安装了Python环境和相关的OPENCV库。可以使用命令行工具如`apt-get`或`pip`来安装`opencv-python`和`picamera`等库。 ```bash sudo apt-get install python3-pip pip3 install opencv-python picamera ``` 2. 连接摄像头:通常,你需要通过USB或其他支持的接口将CSI摄像头连接到Jetson Nano。 3. 编程读取图像:在Python中,你可以使用`picamera`库打开并读取CSI摄像头的数据,然后用OPENCV进行进一步处理,如图像捕捉、预处理、特征检测等。 ```python import cv2 from picamera import PiCamera camera = PiCamera() camera.resolution = (640, 480) # 设置分辨率 camera.framerate = 30 # 设置帧率 # 使用循环从相机获取实时视频流 for raw_frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True): image = np.array(raw_frame.array) # 在这里对image进行处理 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 然后显示或保存图像 cv2.imshow('frame', gray_image) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break rawCapture.truncate(0) # 清空缓冲区,防止内存溢出 cv2.destroyAllWindows() ```
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