问题标签 [nvidia-jetson-nano]

我已经使用 meta-tegra 层为 Jetson nano 创建了图像并将其刷新，因此我的 Jetson nano 使用了 32gb sd 卡。构建镜像时，需要刷入 SD 卡的.sdcard文件的默认大小约为 16GB。

拥有一个非常基本的映像，带有一个大小为 16GB 的根文件系统 .sdcard 文件，这似乎有点过头了。

刷机后，SD卡被分成13个部分，从gparted可以看出：

启动设备时，我有 1.83gb 可使用...在 32gb sd 卡上使用非常基本的图像...

我可以看到 sdb13 部分有 13.66gb 可用空间，但是虽然能够从 sdb13 部分取消分配空间，但由于错误，我无法将其分配给 sdb1 部分。然而，这不是这篇文章的重点。

为什么文件大小这么大？ - 有没有办法以某种方式最小化这个大小？

我正在构建一个 yocto 图像以在 Jetson Nano 上运行。现在我正在开发一个从 SD 卡启动的 Jetson Nano devkit，并且在meta-tegra GitHub repo wiki 上描述了闪烁。它没有说明如何在 Jetson Nano 上闪存到 eMMC，只在 SD 卡上。

我可以将 yocto build rootfs 复制到 nvidia_sdk L4T 工具（替换“rootfs”文件夹）吗？但是其余的文件夹（bootloader、kernel、lib、nv_tegra）呢？它应该是相同的二进制文件，我只是不太确定内核和引导加载程序是否相同，并且真的不知道其余的。

任何处理相同问题的人，或者更好的是，找到了一种方法来做到这一点，请告诉我。

如果我尝试对图像进行 bitbake

local.conf 包含以下内容：

然后构建退出并出现错误：

如果我尝试wic在熟模式下运行命令，则会出现相同的错误。如果我尝试以wic原始模式运行：

我仍然得到同样的错误。

我需要为 jetson-nano 创建一个可以使用需要两个 rootfs 才能工作的RAUC 更新工具的图像。Wic 工具似乎能够做到这一点。如何上传它以及它是否可以在 jetson nano 上运行是另一个问题，但现在我只想能够用 wic 制作图像。

编辑：由于这是针对 SD 卡的，因此我使用以下内容制作了自己的“directdisk-multi-rootfs.wks”文件版本：

这给了我一个新但非常相似的错误：

我已经成功地创建了一个带有两个 rootfs 分区的映像，以便使用 yocto/poky 在我的 jetson nano 上运行。我已经按照 meta-rauc 层 README 和 rauc 用户手册创建了 system.conf 文件和 rauc_%.bbappend 文件，并且我能够成功创建捆绑包。

据我了解，我需要某种u-boot 脚本：

为了使 RAUC 能够切换正确的插槽，其系统配置必须从引导加载程序的角度指定相应插槽的名称。您还必须在引导加载程序本身中设置适当的引导选择逻辑，通过脚本（如 GRUB、U-Boot）或使用专用的引导选择基础架构（例如 Barebox 中的引导选择器）。

引导加载程序还必须提供一组 Linux 用户空间可以修改的变量，以更改引导顺序或优先级。

准备好此接口后，RAUC 将负责适当地设置启动逻辑。例如，它将在写入之前停用要更新的插槽，并在成功完成安装后重新激活它。

我是在 yocto 层或构建文件夹中的某个位置制作脚本，还是在制作图像后需要将其放在 jetson nano 上的脚本？- 这个脚本的内容是什么？

******************************************************编辑************************************************* *******

我制作了这个脚本：

我recipes-bsp/u-boot/u-boot-script.bb在我的元层中得到了这个食谱：

我可以看到脚本图像正在进入work/jetson_nano_poky-linux/u-boot-tegra/2016.07.../git/文件夹。

但是如何在 u-boot 中使用它呢？- 我如何确保这个脚本在每次启动时自动运行？

用它来构建内部release目录opencv

OpenCV在虚拟环境中构建offersTest

cmake -D WITH_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN="5.3" -D CUDA_ARCH_PTX="" -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.0.0/modules -D WITH_GSTREAMER=ON -D WITH_LIBV4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D BUILD_opencv_python3=ON -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D PYTHON_EXECUTABLE=~/.virtualenvs/offersTest/bin/python3 -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

我希望将OpenCV其安装在虚拟环境offersTest中，因为我在这里指定了路径

-D PYTHON_EXECUTABLE=~/.virtualenvs/offersTest/bin/python3

在make -j2解释器指向python的正确位置期间

但期间sudo make install

它更喜欢最低的python版本2.7

这是我另一篇文章的延续。

我已经设法用 u-boot 和 rauce 创建了一个图像。

我制作了一个简单的 rauc system.conf：

[更新]：

几乎复制粘贴了contrib uboot.sh 脚本。

然后我从这里添加了一个 bb 文件到我的 bsp 层中。

并将 rauc 添加到我的 IMAGE_INSTALL 中。

当我用我的图像启动 nano 时，rauc 无法正常工作。当我检查服务的状态时，systemctl status rauc-mark-service-good.service它会返回：

systemctl status rauc返回：

并rauc status返回：

所以没有/slot.raucs文件，也找不到主引导槽。

之后，systemctl status rauc-mark-good返回rootfs.0 slot 已被标记为good，但systemctl status rauc显示boot 状态为bad。

我在这里想念什么？

这段代码

给

视频错误：V4L2：OpenCV 不支持传入图像的像素格式

这是输出v4l2-ctl -d /dev/video0 --list-formats：

这是我的 OpenCV：

我在 C++ 中使用 OpenGL（技术上是 EGL，在 Jetson Nano 上。）

假设我想画 N 个四边形。想象一下只是一个彩色矩形列表。框架中可能有几千个这样的矩形。

我想使用两个顶点缓冲区：

1. 一个定义每个四边形的几何图形。
2. 一个定义每个四边形共有的属性。

第一个顶点缓冲区应该定义每个四边形的几何形状。它应该只有 4 个顶点，它的数据只是四边形的角。就像是：

然后第二个顶点缓冲区应该只有所有矩形的 x,y,width,height。

问题是我的矩形缓冲区中的每个项目都应该应用于顶点缓冲区中的 4 个顶点。

有没有办法设置它，以便它不断地为每个矩形重复使用相同的 4 个四边形顶点，并一次将相同的矩形属性应用于 4 个顶点？

我想我可以做一些事情，所以我说第一个顶点缓冲区应该每个顶点使用一个元素并环绕，但第二个顶点缓冲区每四个顶点使用一个元素或类似的东西。

我该如何设置？

我现在应该做什么：

现在我需要一个顶点缓冲区，它的四顶点重复次数与我的实例一样多。

我的第二个缓冲区为每个顶点复制其数据：

这似乎真的很低效，我只想指定前 4 个顶点一次并让它继续以某种方式重用它们，而不是复制这 4 个顶点 N 次以在我的第一个缓冲区中总共有 4*N 个顶点。而且我只想为每个四边形指定一次 x,y,width,height,color 属性，总共 N 个顶点，而不是为每个整体顶点指定一次，总共 4*N 个顶点。

我该怎么办？

我想将我的人脸识别系统从 PC 最小化到 Jetson nano。

在系统完成对数据集中的一些图像进行编码后，系统会冻结一段时间并被杀死。

这是我的代码：

有谁知道如何解决这个问题？

我想将我的人脸识别系统从 PC 最小化到 Jetson Nano 板

我使用这个示例代码： https ://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam_faster.py

该系统在PC上运行良好，可以识别已知人脸。但是当我将代码移至 Jetson Nano 时，系统无法识别已知面孔。ARM处理器有什么额外的配置吗？