我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机,今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。
在设置Jetson设备时,Nvidia Jetpack会安装一个称为OpenCV4Tegra的特殊闭源版本的OpenCV,它针对Jetson进行了优化,并且比开源版本稍快。 虽然OpenCV4Tegra的运行速度比纯OpenCV 2更快,但OpenCV 2的所有版本都不支持从gstreamer中捕获视频,所以我们无法从中轻松获取视频。
如果您使用正确的选项从源代码编译OpenCV 3,它支持从gstreamer捕获视频。所以我们将用一个自编的OpenCV 3替换OpenCV4Tegra。一旦完成,通过gstreamer管道捕捉视频是非常容易的。
在Nvidia Jetson上使用GStreamer支持编译OpenCV 3
运行以下命令删除OpenCV4Tegra:
sudo apt-get purge libopencv4tegra-dev libopencv4tegra
sudo apt-get purge libopencv4tegra-repo
sudo apt-get update
下载Jetson Hacks的Jetson TX2 OpenCV安装程序:
git clone https://github.com/jetsonhacks/buildOpenCVTX2.git
cd buildOpenCVTX2
打开buildOpenCV.sh并将 -DWITH_GSTREAMER = OFF 更改为-DWITH_GSTREAMER = ON,确保OpenCV编译时使用gstreamer支持。
通过运行安装脚本构建OpenCV。 这将需要一些时间。
./buildOpenCV.sh
注意:Jetson Hacks也提醒:“make工具不会完成所有配置,您需要根据经验后到build目录去重新运行make“。
最后,切换到构建目录以安装您刚刚构建的库。
Cd 〜/opencv /build
sudo make install
用OpenCV的GStreamer管道执行视频采集
现在安装可捕捉gstreamer视频的OpenCV,开始使用吧!幸运的是,我有一个很好的Github上的C ++示例脚本旨在通过OpenCV捕获gstreamer视频并输出在显示器上。让我们来看看。
gstreamer_view.cpp
/*
Example code for displaying gstreamer video from the CSI port of the Nvidia Jetson in OpenCV.
Created by Peter Moran on 7/29/17.
https://gist.github.com/peter-moran/742998d893cd013edf6d0c86cc86ff7f
*/
#include <opencv2/opencv.hpp>
std::string get_tegra_pipeline(int width, int height, int fps) {
return "nvcamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=(int)" + std::to_string(width) + ", height=(int)" +
std::to_string(height) + ", format=(string)I420, framerate=(fraction)" + std::to_string(fps) +
"/1 ! nvvidconv flip-method=2 ! video/x-raw, format=(string)BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink";
}
int main() {
// Options
WIDTH = 1920;
HEIGHT = 1080;
FPS = 30;
// Define the gstream pipeline
std::string pipeline = get_tegra_pipeline(WIDTH, HEIGHT, FPS);
std::cout << "Using pipeline: \n\t" << pipeline << "\n";
// Create OpenCV capture object, ensure it works.
cv::VideoCapture cap(pipeline, cv::CAP_GSTREAMER);
if (!cap.isOpened()) {
std::cout << "Connection failed";
return -1;
}
// View video
cv::Mat frame;
while (1) {
cap >> frame; // Get a new frame from camera
// Display frame
imshow("Display window", frame);
cv::waitKey(1); //needed to show frame
}
}
首先,我们使用Nvidia的nvcamerasrc接口定义一个高效的流水线,并确保我们预转换为BGR色彩空间。然后我们定义一个使用GStreamer的捕获对象。最后,我们捕获每一帧并以无限循环显示它。很简单!