在Xavier上调用摄像头实现yolo-v3检测

原创

于 2019-07-31 18:25:56 发布 · 2.9w 阅读

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#yolov3 #Xavier

本文介绍了如何在NVIDIA Xavier平台上利用摄像头进行yolo-v3目标检测。通过调整摄像头参数，实现了在Xavier上15Fps的（160,320）分辨率图像检测。" 100809230,8998647,CANOpen PDO通信配置与工作原理详解,"['嵌入式', 'CAN总线', '工业通信', '设备联网', '协议栈']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

目前手上有两块板子，TX2和Xavier，然后代码都很容易移植，下面附上用摄像头实时监测的代码，yolov3

其实检测，主要就是调用摄像头的一些参数问题，记得好像（160,320）的图在xavier上有15Fps

import sys
import argparse
from yolo_xie import YOLO, detect_video
from PIL import Image
import cv2
import os
import time
timenow = time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
import socket
#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"

#  python yolo_video_xie.py --input path

def detect_img(yolo):

    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')

    cap = cv2.VideoCapture(0)
    cap.set(6,fourcc)

    k = 0
    #label_index=0
    while 1:
        k+=1
        ret, frame = cap.read()
        
        # print(frame.shape)

        # cv2.imshow('1',frame)
        # cv2.waitKey(1)
        

        frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # frame_crop = frame[799:1471,1566:2334,]
        # frame_crop = frame[800:1400,1300:2400,]
        image = Image.fromarray(frame)
        i_str = str(k).zfill(6)+'.jpg'
        r_