jetson nano安装mediapipe
时间: 2023-05-31 13:18:51 浏览: 270
### 回答1:
要在Jetson Nano上安装Mediapipe,请按照以下步骤操作:
1. 在Jetson Nano上安装OpenCV:
sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv
2. 下载Mediapipe源代码:
git clone https://github.com/google/mediapipe.git
3. 安装Mediapipe依赖项:
sudo apt-get install cmake libprotobuf-dev protobuf-compiler libopencv-dev libssl-dev libgtk-3-dev libglfw3-dev
4. 构建Mediapipe:
cd mediapipe
mkdir build && cd build
cmake -GNinja ..
ninja
5. 测试安装是否成功:
cd ../mediapipe/examples/desktop/demo_run_graphical_overlay
bash run_graphical_overlay.sh
完成上述步骤后,您应该已经在Jetson Nano上成功安装了Mediapipe。
### 回答2:
Jetson nano是一个小型的单板电脑,使用NVIDIA的Jetson平台,它可以进行深度学习、AI推理和计算机视觉等各种工作。MediaPipe是Google推出的实时机器学习框架,主要针对计算机视觉任务,例如人脸检测、姿势估计、手势识别等,它可以在不同的设备上运行,包括Jetson nano。
要在Jetson nano上安装MediaPipe,我们需要在终端窗口中执行以下步骤:
1. 安装CUDA 和CuDNN:首先,需要确认Jetson nano上已经安装了CUDA和CuDNN。如果没有安装,可以按照官方文档进行安装。
2. 安装bazel:MediaPipe使用bazel编译器来构建代码。要安装bazel,可以使用以下命令:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install wget pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python3
wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/3.5.1/bazel-3.5.1-installer-linux-x86_64.sh
chmod +x bazel-3.5.1-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-3.5.1-installer-linux-x86_64.sh --user
```
这将从bazel官网下载安装程序,并安装bazel到用户目录。
3. 安装MediaPipe:接下来,我们需要克隆MediaPipe的代码库。可以使用以下命令从GitHub上进行克隆:
```
git clone https://github.com/google/mediapipe.git
```
接着,我们需要进入mediapipe目录,并使用bazel进行编译。可以使用以下命令:
```
cd mediapipe
bazel build -c opt --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=0 mediapipe/examples/desktop/multi_hand_tracking:multi_hand_tracking_gpu
```
这将使用GPU进行编译,并生成一个可执行文件multi_hand_tracking_gpu。
4. 运行MediaPipe示例:最后,我们需要运行MediaPipe的示例程序。可以使用以下命令:
```
GLOG_logtostderr=1 bazel-bin/mediapipe/examples/desktop/multi_hand_tracking/multi_hand_tracking_gpu --calculator_graph_config_file=mediapipe/graphs/hand_tracking/multi_hand_tracking_desktop_live.pbtxt
```
这将启动一个窗口,显示摄像头捕获的画面,并进行手部跟踪。
总之,Jetson nano上安装MediaPipe需要先安装CUDA和CuDNN,然后安装bazel,克隆MediaPipe代码库,使用bazel编译代码,并运行示例程序。这样就可以在Jetson nano上使用MediaPipe进行计算机视觉任务。
### 回答3:
Jetson Nano是一款小型的AI计算机,可以用于各种深度学习应用,如物体检测、人脸识别等。而MediaPipe是Google推出的一个跨平台、轻量级的多媒体框架,它能够实现各种复杂的人体姿势识别、手部姿势识别等,非常适合用于Jetson Nano上的开发。
要在Jetson Nano上安装MediaPipe,需要执行以下步骤:
第一步:准备工作
在安装MediaPipe之前,需要在Jetson Nano上安装CUDA、cuDNN、TensorRT等支持开发深度学习应用的库。可以在NVIDIA的官网上下载对应版本的安装包进行安装。
第二步:下载MediaPipe
下载MediaPipe的源代码并解压缩,然后在终端中进入解压缩后的目录。执行以下命令:
```
cd mediapipe
```
第三步:安装依赖项
在Jetson Nano上安装MediaPipe需要一些依赖项,如TensorFlow Lite、OpenCV等。可以使用以下命令安装这些依赖项:
```
sudo apt-get install -y libopencv-dev python-opencv libatlas-base-dev python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-wheel
```
第四步:构建MediaPipe
执行以下命令,构建MediaPipe的代码:
```
gclient sync
gn gen out/mediapipe_aarch64 --args="build_examples=false target_cpu=\"arm64\""
ninja -C out/mediapipe_aarch64
```
这个过程可能需要一些时间,需要等待完成。
第五步:测试MediaPipe
构建完成后,可以测试MediaPipe的功能。例如,可以在Jetson Nano中运行人体姿势检测的demo应用程序。将以下代码复制到终端中:
```
#设置环境变量
export GLOG_logtostderr=1
#运行demo
./out/mediapipe_aarch64/build_run.sh mediapipe/graphs/hand_tracking/hand_tracking_desktop_live.pbtxt
```
运行后,就可以看到摄像头捕捉到的图像,并检测出手的姿态。
安装MediaPipe在Jetson Nano上是一项相对简单的任务,只需要按照以上步骤执行即可。注意,在Jetson Nano上运行MediaPipe可能需要较高的计算能力,因此需要使用优化的代码和算法,以保证具有良好的响应速度和性能。