移植到jetson nano 实现人脸识别

最新推荐文章于 2023-12-01 12:03:24 发布
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文章标签： qt opencv
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版权
本文介绍了如何在Jetson Nano上移植和实现人脸识别。首先，配置Linux Ubuntu 16.04.7环境，安装QT、OpenCV等。接着，交叉编译OpenCV 3.4.4和QT 5.12.10到ARM板，解决编译过程中遇到的错误。然后，修改QT程序.pro文件中OpenCV的路径。最后，将编译后的可执行文件移植到Jetson Nano并成功运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

移植到jetson nano 实现人脸识别

环境：Linux  ubuntu-16.04.7

      Opencv3.4.4

      Opencv-contrib-3.4.4

      Qt-opensource-linux-x64-5.12.10

      Qt-everywhere-src-5.12.10

cmake-3.10.0-Linux-x86_64

交叉编译工具

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超级简单的jetson nano利用python和opencv USB摄像头实现人脸识别方法
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众所周知，jetson nano是一款非常实用且性能强大的AI开发板。很多朋友在拿到这块板子之后第一件事想的就是跑一下人脸识别功能。当人脸识别成功的时候那种喜悦是每个开发人员都很享受的。今天来介绍一下如何用最快的方式来实现jetson nano的人脸识别功能。 网上其他的人脸识别资料都是一种普遍现象：先是让你配置一大堆文件，更新一大堆包，然后给你说各种不适合新手的ubuntu操作，到最后跑起来的概率非常小。更况且对于不熟练ubuntu操作系统的人来说，一旦配置环境出现问题，再想解决就要花很长的时间。 所
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jetson nano 人脸识别（Paul McWhorter课程）
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02-01 1895
基于Jetson nano的人脸识别系统一、Jetson nano简述二、人脸检测A、人脸检测常用算法B、人脸对齐C、活体检测三、人脸跟踪A、常用跟踪算法四、TCP/UDP通信协议A、TCPB、UDP五、base64字符串编解码六、人脸识别常用算法A、常用人脸识别算法B、faceNet算法七、ncnn框架八、前端界面A、MFC 一、Jetson nano简述 二、人脸检测 A、人脸检测常用算法 B、人脸对齐 C、活体检测 三、人脸跟踪 A、常用跟踪算法 四、TCP/UDP通信协议 A、TCP B、UDP 五
基于Jetson nano的改进MobileNet人脸识别系统.pdf
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jetson nano 开发板官方教程
12-21
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配置环境 cd ~ touch setup.sh gedit setup.sh 复制以下内容，保存 # install dependencies sudo apt-get update sudo apt-get install -y build-essential \ cmake \ gfortran \ git \ wget \ curl \ graphicsmagick \ libgraphicsmagick1-dev \ libat.
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### 回答1： Jetson Nano是一款由NVIDIA推出的嵌入式平台，用于进行人工智能和机器学习的开发和应用。而QT则是一种功能强大的跨平台应用开发框架。 Jetson Nano支持NVIDIA的CUDA框架，可以高效地进行GPU加速计算，使得人工智能和机器学习的算法在边缘设备上得以实现。它采用小巧的形状设计和低功耗的性能表现，非常适合用于嵌入式系统中。 而QT作为一种跨平台的应用开发框架，可以方便地进行图形用户界面的设计与开发。它提供了丰富的工具和库，可以帮助开发者快速构建出现代化的界面和交互体验。因此，将Jetson Nano与QT相结合，可以实现更加友好和直观的界面设计，方便操作者进行配置和控制。 通过使用Jetson Nano进行人工智能和机器学习的开发，再结合QT进行界面的设计和交互，可以为各行各业带来许多创新和便利。例如，在智能家居领域，可以使用Jetson Nano进行人脸识别和语音识别的开发，然后通过QT框架构建一个直观的家居控制界面，实现智能家居的管理和控制。 总之，Jetson Nano与QT相结合，可以实现更加智能化和便利化的开发和应用，促进了人工智能和机器学习技术在更广泛领域的推广和应用。 ### 回答2： Jetson Nano是一款由NVIDIA开发的高性能嵌入式计算器，集成了强大的AI和机器学习功能。QT（即Qt for Python）是一种基于Python语言的开发框架，用于创建跨平台的用户界面和应用程序。 Jetson Nano和QT结合后，可以实现许多强大的功能和应用。首先，Jetson Nano的强大计算能力可以支持复杂的机器学习算法和深度学习模型。借助QT的用户界面设计工具，开发人员可以轻松创建交互式界面，用于图像处理、对象识别、语音识别等AI应用。 其次，Jetson Nano和QT的结合还可以用于物联网应用。开发人员可以使用QT的网络功能和Jetson Nano的传感器接口，实现与其他设备的无缝连接和数据交互。例如，可以开发智能家居系统，通过Jetson Nano的计算能力和QT的界面设计，实现远程控制、数据监测和智能调控。 此外，Jetson Nano和QT还可用于嵌入式视觉系统的开发。结合Jetson Nano的摄像头接口和QT的图形功能，开发人员可以轻松实现实时图像处理和视觉识别应用。例如，可以开发智能监控系统，通过Jetson Nano的图像识别功能，实现人脸识别、行为分析等高级功能。 综上所述，Jetson Nano和QT的结合为开发人员提供了强大的工具和平台，用于创建高性能的AI应用、物联网应用和嵌入式视觉系统。无论是在科研、工业应用还是个人项目中，Jetson Nano QT都具有巨大的潜力和应用前景。 ### 回答3： Jetson Nano是一款由NVIDIA推出的低成本、高性能的嵌入式计算平台。它搭载了Quad-core ARM Cortex-A57处理器和128个NVIDIA CUDA核心，能够实现AI、机器视觉和边缘计算等应用。而Qt是一款跨平台的开发框架，具有丰富的图形界面和便捷的功能，被广泛应用于软件开发中。 Jetson Nano配合Qt可以实现多种应用。首先，Qt提供了丰富的图形界面组件和易用的设计工具，可以快速构建用户友好的界面，方便用户进行交互操作。在Jetson Nano上，通过与Qt结合，可以为AI和机器视觉应用开发直观的控制界面，使用户更加方便地进行图像处理和模型训练。 其次，Jetson Nano支持CUDA加速，而Qt也提供了对CUDA的支持。通过使用Qt的CUDA模块，可以方便地在Jetson Nano上运行CUDA代码，加速计算过程，提高应用的性能。这对于需要进行大规模并行计算的应用尤为重要，比如深度学习和计算机视觉领域。 此外，Qt的跨平台特性也使得开发者能够轻松将应用移植到Jetson Nano之外的其他系统上运行。这为开发人员带来了更大的灵活性和便利性，能够更好地满足不同平台的需求。 综上所述，Jetson Nano搭配Qt可以实现丰富的功能和优化性能，使得应用开发更加高效和灵活。无论是用于AI、机器视觉还是其他领域的开发，Jetson Nano Qt都是一个强大的组合。
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