Jetson nano Verfahren vom Kauf bis zur Objekterkennung (Apfel und Mikan) Von Kawashima AI, Jetson, Linux, Python, Machine
sudo apt-get install git cmake Holen Sie sich Git und die cmake zum Kompilieren benötigt.
git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-inference cd jetson-inference git submodule update --init
Klonen Sie das Repository. Der Speicherort sollte Ihr Home-Verzeichnis sein.
Gehen Sie dann in das geklonte Verzeichnis und holen Sie sich alle abhängigen Module.
Nächster
mkdir build cd build cmake ../
Erstellen Sie einen Build-Ordner mit dem Namen build, geben Sie das Build-Verzeichnis ein und bereiten Sie die Kompilierung mit cmake vor.
Kompilieren des Jetson Nano-Beispielcodes Nächster
cd jetson-inference/build make sudo make install
cd jetson-inference/build make sudo make install Stellen Sie sicher, dass Sie sich im Verzeichnis jetson-inference / build befinden, und kompilieren Sie mit make. Verwenden Sie dann make install, um die Installation abzuschließen.
cd jetson-inference/build make sudo make instal
Lassen Sie uns den etson nano Beispielcode ausführen! Nächster
cd jetson-inference/build/aarch64/bin Wechseln Sie in das obige Verzeichnis.
Einige Programme sind hier bereits verfügbar (durch Kompilieren und Installieren).
Führen Sie zunächst den folgenden Befehl aus (im Terminal).
./imagenet-console orange_0.jpg output_0.jpg
Nehmen Sie das Foto orange_0.jpg als Eingabe und schreiben Sie das erkannte Ergebnis in output_0.jpg.
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