TX2上使用opencv 调用CSI相机(续）

我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机，今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。
在设置Jetson设备时，Nvidia Jetpack会安装一个称为OpenCV4Tegra的特殊闭源版本的OpenCV，它针对Jetson进行了优化，并且比开源版本稍快。虽然OpenCV4Tegra的运行速度比纯OpenCV 2更快，但OpenCV 2的所有版本都不支持从gstreamer中捕获视频，所以我们无法从中轻松获取视频。
如果您使用正确的选项从源代码编译OpenCV 3，它支持从gstreamer捕获视频。所以我们将用一个自编的OpenCV 3替换OpenCV4Tegra。一旦完成，通过gstreamer管道捕捉视频是非常容易的。
在Nvidia Jetson上使用GStreamer支持编译OpenCV 3
运行以下命令删除OpenCV4Tegra：

sudo apt-get purge libopencv4tegra-dev libopencv4tegra
sudo apt-get purge libopencv4tegra-repo
sudo apt-get update

下载Jetson Hacks的Jetson TX2 OpenCV安装程序：

git clone https://github.com/jetsonhacks/buildOpenCVTX2.git

cd buildOpenCVTX2

打开buildOpenCV.sh并将 -DWITH_GSTREAMER = OFF 更改为-DWITH_GSTREAMER = ON，确保OpenCV编译时使用gstreamer支持。
通过运行安装脚本构建OpenCV。这将需要一些时间。

./buildOpenCV.sh

注意：Jetson Hacks也提醒：“make工具不会完成所有配置，您需要根据经验后到build目录去重新运行make“。
最后，切换到构建目录以安装您刚刚构建的库。

Cd 〜/opencv /build
sudo make install

用OpenCV的GStreamer管道执行视频采集

现在安装可捕捉gstreamer视频的OpenCV，开始使用吧！幸运的是，我有一个很好的Github上的C ++示例脚本旨在通过OpenCV捕获gstreamer视频并输出在显示器上。让我们来看看。

gstreamer_view.cpp
/*
  Example code for displaying gstreamer video from the CSI port of the Nvidia Jetson in OpenCV.
  Created by Peter Moran on 7/29/17.
  https://gist.github.com/peter-moran/742998d893cd013edf6d0c86cc86ff7f
*/

#include <opencv2/opencv.hpp>

std::string get_tegra_pipeline(int width, int height, int fps) {
    return "nvcamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=(int)" + std::to_string(width) + ", height=(int)" +
           std::to_string(height) + ", format=(string)I420, framerate=(fraction)" + std::to_string(fps) +
           "/1 ! nvvidconv flip-method=2 ! video/x-raw, format=(string)BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink";
}

int main() {
    // Options
    WIDTH = 1920;
    HEIGHT = 1080;
    FPS = 30;

    // Define the gstream pipeline
    std::string pipeline = get_tegra_pipeline(WIDTH, HEIGHT, FPS);
    std::cout << "Using pipeline: \n\t" << pipeline << "\n";

    // Create OpenCV capture object, ensure it works.
    cv::VideoCapture cap(pipeline, cv::CAP_GSTREAMER);
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cout << "Connection failed";
        return -1;
    }

    // View video
    cv::Mat frame;
    while (1) {
        cap >> frame;  // Get a new frame from camera

        // Display frame
        imshow("Display window", frame);
        cv::waitKey(1); //needed to show frame
    }
}

首先，我们使用Nvidia的nvcamerasrc接口定义一个高效的流水线，并确保我们预转换为BGR色彩空间。然后我们定义一个使用GStreamer的捕获对象。最后，我们捕获每一帧并以无限循环显示它。很简单！

TX2上使用opencv 调用CSI相机(续）

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