TensorRT 板载摄像头实时图像识别教程

1、进入执行的目录

假如你在 jetson-inference 目录下请执行以下目录。

cd build/aarch64/bin/

2、执行图像识别命令

这个时候最好能通过桌面执行，否则可能看不到摄像头的界面，或者通过 VNC 远程桌面连接。

进入到 jetson-inference/ aarch64 / bin 目录下：

实时图像识别演示位于 jetson-inference/ aarch64 / bin 中并被调用imagenet-camera。它在实时摄像机流上运行，并根据用户参数，使用 TensorRT 加载 googlenet 或alexnet。

每秒帧数（FPS），来自视频的分类对象名称和分类对象的置信度被打印到 openGL 窗口标题栏。默认情况下，应用程序可以识别多达1000 种不同类型的对象，因为Googlenet 和Alexnet 是在包含 1000 类对象的ILSVRC12 ImageNet 数据库上进行培训的。1000 种类型对象的名称映射，可以在repo 下找到 data/networks/ilsvrc12_synset_words.txt

这样识别到物体就会在上面显示物体英文名称，百分数就是匹配百分比。

如果安装新摄像头外壳会出现视频画面颠倒，可用以下方法设置修改：

$ cd ~/jetson-inference/utils/camera/

$ gedit gstCamera.cpp

``` 

- Change the folloing code:

```bash

#if NV_TENSORRT_MAJOR > 1 && NV_TENSORRT_MAJOR < 5 // if

JetPack 3.1-3.3 (different flip-method)

const int flipMethod = 0; // Xavier (w/TRT5) camera is mounted inverted #else

const int flipMethod = 2; #endif

改成以下:

#if NV_TENSORRT_MAJOR > 1 && NV_TENSORRT_MAJOR < 5 // if

JetPack 3.1-3.3 (different flip-method)

const int flipMethod = 0; // Xavier (w/TRT5) camera is mounted inverted #else

const int flipMethod = 0; //2 变成 0

#endif

```

Build the Code:

```bash

$ cd ~/jetson-inference/build/

$ make

$sudo make install