有人在英伟达JETSON NANO 上使用Python3 打开CSI板载相机吗？

在 NVIDIA Jetson Nano 上使用 Python 3 打开 CSI 板载相机是一个常见的任务。Jetson Nano 支持通过 CSI 接口连接的相机模块，例如官方的 Raspberry Pi Camera Module V2。要在 Jetson Nano 上使用 Python 3 操作 CSI 相机，你通常可以使用以下几种方法：

1. 使用 jetson-camera 库

NVIDIA 提供了一个名为 jetson-utils 的库，其中包含对相机的支持。

1.1 安装 jetson-utils

1. 安装依赖项:

   bash
   复制代码
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cmake git libopencv-dev
   

2. 克隆并构建 jetson-utils:

   bash
   复制代码
   git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-utils
   cd jetson-utils
   mkdir build
   cd build
   cmake ..
   make
   sudo make install
   

1.2 使用 jetson-utils 捕捉图像

python
复制代码
import jetson.utils

# 创建一个相机对象
camera = jetson.utils.videoSource("/dev/video0")

# 创建一个窗口来显示图像
display = jetson.utils.videoOutput("display://0")

while True:
    # 捕捉一帧图像
    frame = camera.Capture()
    
    # 显示图像
    display.Render(frame)
    
    # 检查退出条件
    if not display.IsStreaming():
        break

2. 使用 opencv-python

OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，可以用来与 CSI 相机进行交互。

2.1 安装 OpenCV

在 Jetson Nano 上安装 OpenCV Python 绑定：

bash
复制代码
pip install opencv-python

2.2 使用 OpenCV 打开相机

python
复制代码
import cv2

# 打开 CSI 相机（通常是 /dev/video0）
cap = cv2.VideoCapture("/dev/video0")

# 检查相机是否成功打开
if not cap.isOpened():
    print("Error: Camera not found.")
    exit()

while True:
    # 捕捉一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        print("Error: Failed to grab frame.")
        break

    # 显示图像
    cv2.imshow('Camera Feed', frame)
    
    # 按 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放相机资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 使用 gstreamer

gstreamer 是一个流媒体框架，可以用于捕获和处理视频流。

3.1 安装 GStreamer

bash
复制代码
sudo apt-get install gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-plugins-base gstreamer1.0-plugins-good

3.2 使用 GStreamer 捕获图像

python
复制代码
import cv2

# GStreamer pipeline
pipeline = "nvarguscamerasrc ! videoconvert ! appsink"

# 打开 CSI 相机
cap = cv2.VideoCapture(pipeline, cv2.CAP_GSTREAMER)

if not cap.isOpened():
    print("Error: Camera not found.")
    exit()

while True:
    # 捕捉一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        print("Error: Failed to grab frame.")
        break

    # 显示图像
    cv2.imshow('Camera Feed', frame)
    
    # 按 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放相机资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4. 使用 python-jetson-inference

NVIDIA 还提供了 jetson-inference，一个功能强大的计算机视觉库，虽然主要用于推理，但也可以用于相机操作。

4.1 安装 python-jetson-inference

1. 克隆并构建 jetson-inference:

   bash
   复制代码
   git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
   cd jetson-inference
   mkdir build
   cd build
   cmake ..
   make
   sudo make install
   

2. 使用 jetson-inference 捕捉图像:

   python
   复制代码
   import jetson.inference
   import jetson.utils
   
   # 创建相机对象
   camera = jetson.utils.videoSource("/dev/video0")
   
   # 创建显示窗口
   display = jetson.utils.videoOutput("display://0")
   
   while True:
       # 捕捉图像
       frame = camera.Capture()
   
       # 显示图像
       display.Render(frame)
   
       if not display.IsStreaming():
           break
   

总结

在 NVIDIA Jetson Nano 上使用 Python 3 打开 CSI 板载相机可以通过多种方法实现，包括使用 jetson-utils、opencv-python、gstreamer 或 python-jetson-inference。这些方法提供了灵活的选项，适应不同的需求和开发环境。选择合适的库和工具可以帮助你高效地进行相机操作和图像处理。

关键字

NVIDIA Jetson Nano, Python 3, CSI 相机, jetson-utils, opencv-python, gstreamer, python-jetson-inference, 相机操作, 视频流, 图像捕捉