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当我尝试在 Jetson TX2 上使用 OpenCV 打开网络摄像头（FLIR Boson）时，会出现以下错误：

我正在使用这个 python 脚本：

尽管它确实显示了视频，但它显示了这些错误。相关的原因是我试图让 FLIR Boson 与运行该程序的 Jetson TX2 一起工作https://github.com/naisy/realtime_object_detection

我让它与普通网络摄像头一起使用，但与它提供的 FLIR Boson 一起使用

上述错误并关闭。在我对错误的研究中，似乎有人使用单色网络摄像头，查看此https://www.flir.com/support-center/oem/is-there-a-way-to- Maximize-the-video-display-on-the-boson-app-for-windows-pc-to-full-screen/我想知道是否需要配置 OpenCV 或 V4L2 驱动程序来为网络摄像头选择正确的格式防止错误。

我也有一个 Jetson Xavier，并且在它上面运行相同的对象检测程序（它只是具有不同的 OpenCV 和 Tensorflow 版本），所以我猜测在 OpenCV 上安装的与网络摄像头格式兼容性相关的配置略有不同泽维尔 VS TX2。我对这一切都很陌生，所以如果我要求更多澄清，请原谅我。

最后一点信息，这是来自与 USB 相关的 FLIR Boson 手册：

8.2.2 USB Boson 能够作为 USB 视频类 (UVC) 兼容设备提供数字数据。提供了两个输出选项。请注意，这些选项不是通过 CCI 选择的，而是通过用户选择的视频捕获或查看软件选择的。选项包括：

■ Pre-AGC（16 位）：输出与阵列中每个像素上入射的通量成线性比例；320 配置的输出分辨率为 320x256，640 配置的输出分辨率为 640x512。请注意，AGC 设置、缩放设置和颜色编码设置对该分接点的输出信号没有影响。此选项使用“Y16”（16 位未压缩灰度图像）的 UVC 视频格式 4CC 代码标识

■ Post-Colorize，YCbCrb：使用指定的调色板将输出转换为 YCbCr 颜色空间（参见第 6.7 节）。320 和 640 配置的分辨率均为 640x512。提供了三个选项，通过 UVC 视频格式 4CC 代码识别：

• I420：8 位 Y 平面，后跟 8 位 2x2 二次采样 U 和 V 平面

• NV12：8 位 Y 平面，后跟具有 2x2 二次采样的交错 U/V 平面

• NV21：与 NV12 相同，只是 U 和 V 平面的顺序相反

我已经尝试过多次重新安装所有内容，尽管重新刷新 TX2 并重新安装 open CV 和 Tensorflow 需要几个小时。我尝试了两种不同的opencv“构建”。我曾尝试用奶酪查看网络摄像头，但从未遇到过问题。

我有一个使用 Cuda Toolkit 9.0 构建的 Cuda 应用程序，并且在 Jetson TX2 板上运行良好。

我现在有一块 Jetson Xavier 开发板，上面装有安装 Cuda Toolkit 10.0 的 Jetpack 4（只有 10.0 可用）。

如果我想在 Xavier 上运行相同的应用程序，我需要做什么？Nvidia 文档建议，只要我在运行时指定正确的目标硬件nvcc，我应该能够在未来的硬件上运行，这要归功于 JIT 编译。但这适用于不同版本的 Cuda 工具包（9 对 10）吗？

我正在尝试在我的 NVIDIA Xavier Jetson 上安装 Parity，但一直卡住。

我在这里按照说明进行操作：https ://github.com/paritytech/parity-snappy/wiki/Docker-build-for-ARM-ARM64

但是我不断收到一条错误消息：

standard_init_linux.go:207: exec 用户进程导致“exec 格式错误”

完整的错误消息如下，但是上面的错误代码发生在几个不同的安装方法尝试（包括 snapcraft）。

将构建上下文发送到 Docker 守护进程 6.468MB 步骤 1/10：FROM ubuntu:14.04.5 ---> 132b7427a3b4 步骤 2/10：WORKDIR /build ---> 使用缓存 ---> e3ab6318dc67 步骤 3/10：运行 apt -get -y update &&
apt-get install -y --force-yes --no-install-recommends curl git make g++ gcc-aarch64-linux-gnu g++-aarch64-linux-gnu
libc6-arm64-cross libc6-dev -arm64-cross wget file ca-certificates
binutils-aarch64-linux-gnu && apt-get clean ---> Running in b12bf8ce43fd standard_init_linux.go:207: exec user process 导致“exec format error” 命令'/bin/sh -c apt-get -y update &&
apt-get install -y --force-yes --no-install-recommends curl git make g++ gcc-aarch64-linux-gnu g++-aarch64-linux-gnu
libc6-arm64-cross libc6-dev-arm64-cross wget 文件 ca-certificates
binutils-aarch64-linux-gnu && apt-get clean' 返回非零代码：1

我在 Ubuntu 18.04 上运行 Docker for linux/arm64（使用 Jetapack 4.1 安装）。对于我的生活，我无法弄清楚这一点。

有任何想法吗？谢谢。

我正在尝试使用moviepy. 代码是：

我在第一行得到错误。完整的错误是：

我什至使用了这个的参考，但似乎没有任何效果。

有什么建议么？

我正在使用 Jetson TX2 和 Arduino Uno 尝试通过 USB 串行通信，前提是我正在使用 Arduino 与一些激光 ToF 传感器和热电堆进行通信。

Jetson 正在运行 Ubuntu 16.04 以实现 ros 兼容性，因为这最终将绑定到 ros 节点

仅使用 Arduino IDE，对其进行串行监控，调用和响应按预期工作，但是一旦我尝试使用 Jetson 使调用和响应正常工作，则数据未正确写入终端上。

arduino 在准备好接收时向 Jetson 打印一个字节“9”，当 Jetson 想要分别接收飞行时间或热传感器数据时，它会在串行上打印一个“1”或“2”。

预期的通信是让 Jetson 从 ToF 传感器接收 5 个逗号分隔的浮点值，然后从热传感器接收 64 个逗号分隔的浮点值，但是我得到以下信息：

为 ToF 数据发送 1

读取数据

读取 1 个字节，缓冲区包含：

为热数据发送 2

读取数据

读取 35 字节，缓冲区包含：热/ToF 传感器数据

Arduino的代码如下：

Jetson 的代码是：

H 文件：

C++ 文件：

我已经设法解决了 Jetson 上的空返回消息，方法是添加一个 if 语句（修改了 C++ 代码），在返回预期的字节数之前不打印任何内容，但这是命中注定的，因为现在有时我得到热数据时我应该得到tof数据，反之亦然，否则我只会得到两个之一

我正在努力NVidia Jetson TX2。不幸的是，我的工作只剩下大约 16 GB 的存储空间，还有一个大约这个大小的图像要加载到 docker。

我尝试将 SD 卡添加到机器 - 我将图像文件保存在 SD 卡上并尝试使用命令行加载它sudo ./tx2-docker load -i /media/nvidia/3038-3638/jetson_docker/lpr_image.img（tx2-docker这是包装脚本）。

虽然，我收到以下错误：

意思是，我仍然没有足够的存储空间。

我认为可能将图像存储在 SD 卡上，并加载图像以便 docker 创建的所有文件都将转储到 SD 的某个文件夹中可能会有所帮助。

TL;DR / 问题

所以，我的问题是 - 有没有办法配置Docker这样当加载图像（在我的情况下是.img文件）时，创建的所有文件都将转储到某个指定的路径？

我已经使用TensorRT优化了我的深度学习模型。C++ 接口通过Jetson TX2上的优化模型推断图像。此接口提供平均 60 FPS（但不稳定。推断范围为 50 和 160 FPS）。我需要在实时修补的 Jetson 上实时运行该系统。

那么您对使用 TensorRT 进行实时推理有何看法？是否可以使用 TensorRT 开发实时推理系统？如何开发？

我尝试为进程和线程设置高优先级以提供抢占。我希望每次推断都具有大致相同的 FPS 值。所以我需要确定性推理时间。但系统无法确定性地输出。

我有下一个问题，我正在为 jetson TX2 板开发一个 cuda 应用程序。它的所有开发都是在 ubuntu 机器上完成的，然后我在 jetson 中远程运行程序。

我正在使用 CUDA 10.0 和 PCL 库 1.9.1，它是从 jetson 中的源代码构建的，具有 CUDA 和 QT5 功能。我还从 jetson 的 VTK 库和 boost 1.65 中的源代码编译。一切都编译得很好，但是每次我尝试在 jetson 中运行我的程序时，我都会收到下一个错误：

加载共享库时出错：libcufft.so.9.0

因为我使用的是 CUDA 10，所以我没有这个库，并且在代码中我没有对 cufft 的任何引用，所以我猜我正在使用的一个库正在创建这个依赖项。我想知道的是是否有某种方法可以知道代码的哪一部分或哪个库可以创建此依赖关系以消除错误。

我已经尝试了命令 LDD，但是这个命令告诉我程序需要 cufft.so.9.0 库，但没有告诉我代码的哪一部分可能会创建这种依赖关系。

接下来我总结一下我正在使用的所有库：

PCL 1.9.1 VTK 8.0 Eigen Libflann 1.9 Patate 库

我也在使用 Nvidia nsight eclipse。

谢谢！

我在 Jetson TX2 上分析我的 C++ 代码时遇到问题。分析本身可以工作，但我没有得到函数名称，而是说有一部分是未知的。我用 go 安装了 pprof，它可以在我的 Raspberry Pi 上运行，我猜 id 做了正确的步骤。例如我的 Jetson 和我的 Pi 之间的区别：

我在 Jetson 上得到的结果是：

在 Pi 上，我得到：

如您所见，分析我使用的 OpenCV 函数工作正常，但我自己的代码称为未知。

我在编译时启用了 -g 标志。我使用以下行来分析我的代码（makefile）

...当我使用 google-pprof 而不是 pprof 时，我没有得到未知的但只有地址（如 0x0000007f7a090498）。我试图解决错误但没有成功。我尝试了很多，猜想这是将地址耦合到函数名的问题。当我尝试 addr2line 时，我得到：

我希望有一个人可以帮助我。

我已经使用数字 Detectnet 构建了一个对象检测模型。

我想测量检测到的物体的大小。

我已经在我的 Jetson TX2 上对其进行了测试。并且还希望在检测到之后在jetson中进行测量，例如将缩小值保存到文件中。

我使用的detectnet代码是本教程中的detectnet-camera jetson-inference/detectnet-camera/detectnet-camera.cpp

我用它来检测我训练有素的模型中的对象。我还希望它测量检测到的物体的尺寸。

我在网上搜索过，发现这种方法很有用 ，用 OpenCV 测量图像中对象的大小，但我不知道如何将它与检测网络相机集成。

任何人都有其他方法可以做到这一点，或者对如何使用该方法有任何建议，我将不胜感激