jetson nano上读取基于CSI摄像头的模型推理 python语言

时间: 2023-09-02 15:05:48 浏览: 54
要在Jetson Nano上读取基于CSI摄像头的模型推理,您需要使用NVIDIA Jetson Nano Developer Kit的JetPack软件包中提供的Deep Learning SDK和相关工具。 以下是一些步骤,可以帮助您开始: 1. 安装JetPack软件包,包括TensorRT和CUDA等必要的组件。 2. 连接CSI摄像头并确保其可用。 3. 使用Python和TensorRT API编写您的推理代码。 以下是一个简单的Python代码示例,可以用于从CSI摄像头读取图像并进行推理: ```python import argparse import numpy as np import cv2 import pycuda.autoinit import pycuda.driver as cuda import tensorrt as trt # Define the input shape of the model INPUT_SHAPE = (3, 224, 224) # Load the TensorRT engine def load_engine(engine_path): with open(engine_path, 'rb') as f, trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) as runtime: return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # Allocate device memory for inputs and outputs def allocate_buffers(engine): inputs = [] outputs = [] bindings = [] for binding in engine: size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding)) host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype) device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes) bindings.append(int(device_mem)) if engine.binding_is_input(binding): inputs.append({'host': host_mem, 'device': device_mem}) else: outputs.append({'host': host_mem, 'device': device_mem}) return inputs, outputs, bindings # Preprocess the input image def preprocess_image(image): image = cv2.resize(image, (INPUT_SHAPE[1], INPUT_SHAPE[2])) image = image.transpose((2, 0, 1)).astype(np.float32) / 255.0 return image # Run inference on the input image def run_inference(engine, inputs, outputs, bindings, image): # Preprocess the input image image = preprocess_image(image) # Copy the input image to device memory cuda.memcpy_htod_async(inputs[0]['device'], image, cuda.Stream()) # Run inference context = engine.create_execution_context() context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=cuda.Stream().handle) # Copy the output tensor back to host memory cuda.memcpy_dtoh_async(outputs[0]['host'], outputs[0]['device'], cuda.Stream()) cuda.Stream().synchronize() # Return the output tensor return outputs[0]['host'] # Main function def main(): # Parse command-line arguments parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--engine', type=str, required=True) args = parser.parse_args() # Load the TensorRT engine engine = load_engine(args.engine) # Allocate device memory for inputs and outputs inputs, outputs, bindings = allocate_buffers(engine) # Open the CSI camera cap = cv2.VideoCapture("nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=1920, height=1080, format=NV12, framerate=30/1 ! nvvidconv ! video/x-raw, format=BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=BGR ! appsink") while True: # Capture a frame from the camera ret, frame = cap.read() # Run inference on the frame output = run_inference(engine, inputs, outputs, bindings, frame) # Display the output cv2.imshow("Output", output) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # Release the camera and destroy the windows cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main() ``` 在这个示例中,我们首先加载了预先训练好的模型的TensorRT引擎。然后,我们为模型的输入和输出分配了设备内存。接下来,我们使用CSI摄像头捕获帧,并将其用于推理。最后,我们显示了推理输出,并在用户按下“q”键时退出了程序。 请注意,这只是一个简单的示例代码,您可能需要根据您的实际情况进行更改。

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