HOME
  Security
   Software
    Hardware
  
FPGA
  CPU
   Android
    Raspberry Pi
  
nLite
  Xcode
   etc.
    ALL
  
LINK
BACK
 

2019/04/26

NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法 NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法

(Jetson Nanoは Raspberry Pi Camera Module V2の IMX219 800万画素カメラモジュールを接続できます)

Tags: [Raspberry Pi], [電子工作], [ディープラーニング]




● NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法

 Jetson Nanoは Raspberry Pi Camera Module V2の IMX219 800万画素カメラモジュールを接続できます。

 ※ V1カメラ OmniVision OV5647 500万画素には対応してません。

 V1 第一世代 Omnivision OV5647 最大撮影解像度 QXGA 2592*1944 500万画素
 V2 第二世代 Sony IMX219PQ 最大撮影解像度 3280*2464 800万画素


●ラズパイのカメラに「偽物(FAKE)」は有るの?

Fake Pi Camera
V1 cameras could be supplied by other makers including Chinese fakes and there was a big market in those.
The V2 cameras include a crypto chip so that fakes wouldn't work with your Raspberry.
 V1カメラには偽物有るよ。
 V2カメラには暗号 ICが入っているから、偽物はラズパイで動かないよ。

New 8-megapixel camera board on sale at $25
 V1 OmniVision OV5647 5-megapixel
 V2 Sony IMX219 8-megapixel

Raspberry Pi カメラモジュール
 RS品番 913-2664
 メーカー型番 Raspberry Pi Camera V2

秋月電子通商
RaspberryPiカメラモジュールV2 [913-2664]
Raspberry Pi カメラモジュール
 RS品番 913-2673
 メーカー型番 Raspberry Pi PiNoir Camera V2
 PiNoir = 赤外線フィルタなし

秋月電子通商
RaspberryPi PiNoirCameraV2(ラズベリーパイ赤外線カメラモジュールV2) [913-2673]

Raspberry Pi カメラモジュール【Raspberry Pi Camera V2】
ASIN: B01F1SWTZE

Raspberry Pi Camera V2 [913-2664]

Raspberry Pi Camera Module V2 カメラモジュール (Daylight - element14)
ASIN: B01ER2SKFS

Raspberry Pi Raspberry Pi NoIR Camera V2
ASIN: B01ER2SMHY


● What’s that blue thing doing here?

 謎の白い部品と青いフィルム。

 青いフィルムの正体 = Roscolux #2007 Storaro Blue
 青いフィルムは植物の光合成の状態(植物の健康状態)を調べる時に使う感じ。

Roscolux #2007 Storaro Blue Archives - Rosco Spectrum

Public Lab - Raspberry + NoIR cam + Blue filter
Public Lab - Superblue Rosco #2007

What’s that blue thing doing here?


● Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamの謎の白い部品はピント調整用の治具でした

 Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamの謎の白い部品はピント調整用の治具でした。
 しかし、ツヤ有りの白色なので無用な反射等が有る様な気がします。
 (ツヤ消しの黒色なら納得がいくのだが)

・Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamの謎の白い部品はピント調整用の治具
Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamの謎の白い部品はピント調整用の治具


・Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamの謎の白い部品はピント調整用の治具
Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamの謎の白い部品はピント調整用の治具
 白い部品をカメラの前面に装着する。

・Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamの謎の白い部品はピント調整用の治具
Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamの謎の白い部品はピント調整用の治具
 白い部品をやさしく少しずつ回してカメラのピントを調節する。
 ※ 過度に回すとカメラモジュールを破壊します


● NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法

 Jetson Nanoは Raspberry Pi Camera Module V2の IMX219 800万画素カメラモジュールを接続できます。

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法


・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法


・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法


・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
 謎の白い部品と青いフィルム。

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法


・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法


・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法


・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法



● NVIDIA Jetson Nanoのカメラコネクタ部分

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
 NVIDIA Jetson Nanoのカメラコネクタ部分

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
 カメラコネクタの両脇をゆっくりと持ち上げます。
 チカラが強すぎるとコネクタを破壊するので気を付けて下さい。

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
 カメラコネクタの両脇を持ち上げます。上から見た所。

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
 カメラのフレキシブルケーブルの端子側を NVIDIA Jetson Nanoモジュールのヒートシンク側にします。

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
 カメラのフレキシブルケーブルの青い側は NVIDIA Jetson Nanoモジュールの外側になります。

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
 カメラのフレキシブルケーブルを垂直に正しく差したら、コネクタの両脇を押して元に戻します。

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを接続する方法
 NVIDIA Jetson Nano 開発者キットに Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamの接続が完了しました。


● NVIDIA Jetson Nano 開発者キットで Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを使う方法

user@user-desktop:~$ uname -a
Linux user-desktop 4.9.140-tegra #1 SMP PREEMPT Wed Mar 13 00:32:22 PDT 2019 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux

# カメラモジュールを正しく認識すると /dev/video0が出ます
user@user-desktop:~$ ls -l /dev/video0
crw-rw---- 1 root video 81, 0  4月 26 00:27 /dev/video0

# nvgstcapture コマンドで HDMI画面にカメラ映像が映し出されます
user@user-desktop:~$ nvgstcapture
Encoder null, cannot set bitrate!
Encoder Profile = High
Supported resolutions in case of ARGUS Camera
  (2) : 640x480
  (3) : 1280x720
  (4) : 1920x1080
  (5) : 2104x1560
  (6) : 2592x1944
  (7) : 2616x1472
  (8) : 3840x2160
  (9) : 3896x2192
  (10): 4208x3120
  (11): 5632x3168
  (12): 5632x4224

Runtime ARGUS Camera Commands:

  Help : 'h'
  Quit : 'q'
  Set Capture Mode:
      mo:<val>
          (1): image
          (2): video
  Get Capture Mode:
      gmo
  Set sensor orientation:
      so:<val>
          (0): none
          (1): Rotate counter-clockwise 90 degrees
          (2): Rotate 180 degrees
          (3): Rotate clockwise 90 degrees
  Get sensor orientation:
      gso
  Set Whitebalance Mode:
      wb:<val>
          (0): off
          (1): auto
          (2): incandescent
          (3): fluorescent
          (4): warm-fluorescent
          (5): daylight
          (6): cloudy-daylight
          (7): twilight
          (8): shade
          (9): manual
  Get Whitebalance Mode:
      gwb
  Set Saturation (0 to 2):
      st:<val> e.g., st:1.25
  Get Saturation:
      gst
  Set Exposure Compensation (-2 to 2):
      ec:<val> e.g., ec:-2
  Get Exposure Compensation:
      gec
  Set Auto Whitebalance Lock:
      awbl:<val> e.g., awbl:0
  Get Auto Whitebalance Lock:
      awbl
  Set Auto Exposure Lock:
      ael:<val> e.g., ael:0
  Get Auto Exposure Lock:
      gael
  Set TNR Mode:
      tnrm:<val> e.g., tnrm:1
          (0): OFF
          (1): FAST
          (2): HIGH QUALITY
  Get TNR Mode:
      gtnrm
  Set TNR Strength (-1 to 1):
      tnrs:<val> e.g., tnrs:0.5
  Get TNR Strength:
      gtnrs
  Set EE Mode:
      eem:<val> e.g., eem:1
          (0): OFF
          (1): FAST
          (2): HIGH QUALITY
  Get EE Mode:
      geem
  Set EE Strength (-1 to 1):
      ees:<val> e.g., ees:0.5
  Get EE Strength:
      gees
  Set Auto Exposure Anti-Banding (0 to 3):
      aeab:<val> e.g., aeab:2
          (0): OFF
          (1): MODE AUTO
          (2): MODE 50HZ
          (3): MODE 60HZ
  Get Auto Exposure Anti-Banding:
      gaeab
  Set Gain Range:
      gr:<val><space><val> e.g., gr:1 16
  Get Gain Range:
      ggr
  Set Exposure Time Range:
      etr:<val><space><val> e.g., etr:34000 35000
  Get Exposure Time Range:
      getr
  Set ISP Digital Gain Range:
      dgr:<val><space><val> e.g., dgr:2 152
  Get ISP Digital Gain Range:
      gdgr
  Capture: enter 'j' OR
           followed by a timer (e.g., jx5000, capture after 5 seconds) OR
           followed by multishot count (e.g., j:6, capture 6 images)
           timer/multihot values are optional, capture defaults to single shot with timer=0s
  Start Recording : enter '1'
  Stop Recording  : enter '0'
  Video snapshot  : enter '2' (While recording video)
  Get Preview Resolution:
      gpcr
  Get Image Capture Resolution:
      gicr
  Get Video Capture Resolution:
      gvcr


Runtime encoder configuration options:

  Set Encoding Bit-rate(in bytes):
      br:<val> e.g., br:4000000
  Get Encoding Bit-rate(in bytes):
      gbr
  Set Encoding Profile(only for H.264):
      ep:<val> e.g., ep:1
          (0): Baseline
          (1): Main
          (2): High
  Get Encoding Profile(only for H.264):
      gep
  Force IDR Frame on video Encoder(only for H.264):
      Enter 'f'


bitrate = 4000000
Encoder Profile = High
Encoder control-rate = 1
Encoder EnableTwopassCBR = 0
** Message: 20:52:25.956: <main:4564> iterating capture loop ....
Framerate set to : 30 at NvxVideoEncoderSetParameterNvMMLiteOpen : Block : BlockType = 4
===== NVMEDIA: NVENC =====
NvMMLiteBlockCreate : Block : BlockType = 4
H264: Profile = 100, Level = 40
GST_ARGUS: Creating output stream
CONSUMER: Waiting until producer is connected...
GST_ARGUS: Available Sensor modes :
GST_ARGUS: 3280 x 2464 FR = 21.000000 fps Duration = 47619048 ; Analog Gain range min 1.000000, max 10.625000; Exposure Range min 13000, max 683709000;

GST_ARGUS: 3280 x 1848 FR = 28.000001 fps Duration = 35714284 ; Analog Gain range min 1.000000, max 10.625000; Exposure Range min 13000, max 683709000;

GST_ARGUS: 1920 x 1080 FR = 29.999999 fps Duration = 33333334 ; Analog Gain range min 1.000000, max 10.625000; Exposure Range min 13000, max 683709000;

GST_ARGUS: 1280 x 720 FR = 59.999999 fps Duration = 16666667 ; Analog Gain range min 1.000000, max 10.625000; Exposure Range min 13000, max 683709000;

GST_ARGUS: 1280 x 720 FR = 120.000005 fps Duration = 8333333 ; Analog Gain range min 1.000000, max 10.625000; Exposure Range min 13000, max 683709000;

GST_ARGUS: Running with following settings:
   Camera index = 0
   Camera mode  = 4
   Output Stream W = 1280 H = 720
   seconds to Run    = 0
   Frame Rate = 120.000005
GST_ARGUS: PowerService: requested_clock_Hz=2016000
GST_ARGUS: Setup Complete, Starting captures for 0 seconds
GST_ARGUS: Starting repeat capture requests.
CONSUMER: Producer has connected; continuing.

 jで静止画をキャプチャします。
j
Image Captured

 Ctrl + cを押すか、qを入力で終了します。
^C
** Message: 20:54:06.950: <_intr_handler:4162> User Interrupted..

Terminating the camera pipeline ...
GST_ARGUS: Cleaning up
GST_ARGUS:
PowerServiceHwVic::cleanupResources
CONSUMER: Done Success
GST_ARGUS: Done Success
** Message: 20:54:07.537: <main:4574> Capture completed
** Message: 20:54:07.537: <main:4623> Camera application will now exit


● nvgstcaptureコマンドを実行すると HDMI画面上にカメラ画像をオーバーレイ表示します

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットで Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを使う方法
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットで Raspberry Pi Camera Module V2 RaspiCamを使う方法
 nvgstcaptureコマンドを実行すると HDMI画面上にカメラ画像をオーバーレイ表示します。
 SSH接続でも nvgstcaptureコマンドを実行できます。

 ログイン画面を
sudo systemctl set-default multi-user.target
 で CUI環境にしていても HDMI画面に上にカメラ画像をオーバーレイ表示します。


● nvgstcaptureコマンドのヘルプ

user@user-desktop:~$ nvgstcapture --help
Encoder null, cannot set bitrate!
Encoder Profile = High
Usage:
  nvgstcapture [OPTION?] Nvidia GStreamer Camera Model Test

Help Options:
  -h, --help                        Show help options
  --help-all                        Show all help options
  --help-gst                        Show GStreamer Options

Application Options:
  --prev-res                        Preview width & height.Range: 2 to 12 (5632x4224) e.g., --prev-res=3
  --cus-prev-res                    Custom Preview width & height e.g., --cus-prev-res=1920x1080
  --image-res                       Image width & height. Range: 2 to 12 (5632x4224) e.g., --image-res=3
  --video-res                       Video width & height. Range: 2 to 9 (3896x2192) e.g., --video-res=3
  --camsrc                          Camera Source to use (0=v4l2, 1=csi[default], 2=videotest, 3=eglstream)
  -m, --mode                        Capture mode value (1=still 2=video)
  -v, --video-enc                   Video encoder type (0=h264[HW] 1=vp8[HW] 2=h265[HW] 3=vp9[HW])
  -p, --hw-enc-path                 Frame Work type (0=OMX 1=V4L2)
  -b, --enc-bitrate                 Video encoding Bit-rate(in bytes) e.g., --enc-bitrate=4000000
  --enc-controlrate                 Video encoding Bit-rate control method 0 = Disable, 1 = variable(Default), 2 = constant e.g., --enc-controlrate=1
  --enc-EnableTwopassCBR            Enable two pass CBR while encoding 0 = Disable, 1 = Enable e.g., --enc-EnableTwopassCBR=1
  --enc-profile                     Video encoder profile For H.264: 0=Baseline, 1=Main, 2=High
  -J, --image-enc                   Image encoder type (0=jpeg_SW[jpegenc] 1=jpeg_HW[nvjpegenc])
  -k, --file-type                   Container file type (0=mp4 1=3gp 2=mkv)
  --file-name                       Captured file name. nvcamtest is used by default
  --color-format                    Color format to use (0=I420,1=NV12[For CSI only and default for CSI], 2=YUY2[For V4L2 only, default for v4l2])
  --enable-meta                     Enable Sensor MetaData reporting
  --app-profile                     Enable KPI profiling
  --kpi-numbers                     Enable KPI measurement
  --cap-dev-node                    Video capture device node (0=/dev/video0[default], 1=/dev/video1, 2=/dev/video2) e.g., --cap-dev-node=0
  --svs                             [For USB] (=) chain for video Preview. [For CSI only] use "nvoverlaysink"
  --eglConfig                       EGL window Coordinates (x_pos y_pos) in that order  e.g., --eglConfig="50 100"
  --orientation                     Camera sensor orientation value
  -w, --whitebalance                Capture whitebalance value
  --timeout                         Capture timeout value
  --saturation                      Camera Saturation value
  --sensor-id                       Camera Sensor ID value
  --exposuretimerange               Property to adjust exposure time range in nanoseconds e.g., --exposuretimerange="34000 358733000"
  --gainrange                       Property to adjust gain range e.g., --gainrange="1 16"
  --ispdigitalgainrange             Property to adjust digital gain range e.g., --ispdigitalgainrange="1 8"
  --aelock                          Enable AE Lock, default is disabled
  --awblock                         Enable AWB Lock, default is disabled
  --exposurecompensation            Property to adjust exposure compensation e.g., --exposurecompensation=0.5
  --aeantibanding                   Property to set the auto exposure antibanding mode e.g., --aeantibanding=2
  --tnr-mode                        Property to select temporal noise reduction mode e.g., --tnr-mode=2
  --tnr-strength                    Property to adjust temporal noise reduction strength e.g., --tnr-strength=0.5
  --ee-mode                         Property to select edge enhancement mode e.g., --ee-mode=2
  --ee-strength                     Property to adjust edge enhancement strength e.g., --ee-strength=0.5
  --display-id                      [For nvoverlaysink only] Display ID value
  --overlayConfig                   Overlay Configuration Options index and coordinates in (index, x_pos, y_pos, width, height) order  e.g. --overlayConfig="0, 0, 0, 1280, 720"
  -A, --automate                    Run application in automation mode
  -S, --start-time                  Start capture after specified time in seconds. Default = 5 sec (use with --automate or -A only)
  -Q, --quit-after                  Quit application once automation is done after specified time in seconds. Default = 0 sec (use with --automate or -A only)
  -C, --count                       Number of iterations of automation testcase. Default = 1 (use with --automate or -A only)
  -N, --num-sensors                 Number of sensors  (use with --automate or -A only)
  --capture-gap                     Number of milliseconds between successive image/video capture. Default = 250 msec (use with --automate and --capture-auto only)
  --capture-time                    Capture video for specified time in seconds. Default = 10 sec (use with --automate and --capture-auto only)
  --toggle-mode                     Toggle between still and video capture modes for count number of times (use with --automate or -A only)
  --capture-auto                    Do image/video capture in automation mode for count number of times(use with --automate or -A only)
  --toggle-sensor                   Toggle between num_sensors if given otherwise between sensor-id 0 and 1 (use with --automate or -A only)
  --enum-wb                         Enumerate all white-balance modes for count number of times (use with --automate or -A only)
  --enum-st                         Enumerate saturation value through 0 to 2 by a step of 0.1 for count number of times (use with --automate or -A only)

Supported resolutions in case of NvArgusCamera
  (2) : 640x480
  (3) : 1280x720
  (4) : 1920x1080
  (5) : 2104x1560
  (6) : 2592x1944
  (7) : 2616x1472
  (8) : 3840x2160
  (9) : 3896x2192
  (10): 4208x3120
  (11): 5632x3168
  (12): 5632x4224

user@user-desktop:~$ gst-inspect-1.0 | grep omx
omx:  omxmpeg4videodec: OpenMAX MPEG4 Video Decoder
omx:  omxh264dec: OpenMAX H.264 Video Decoder
omx:  omxh265dec: OpenMAX H.265 Video Decoder
omx:  omxvp8dec: OpenMAX VP8 Video Decoder
omx:  omxvp9dec: OpenMAX VP9 Video Decoder
omx:  omxmpeg2videodec: OpenMAX MPEG2 Video Decoder
omx:  omxwmvdec: OpenMAX WMV Video Decoder
omx:  omxh264enc: OpenMAX H.264 Video Encoder
omx:  omxh265enc: OpenMAX H.265 Video Encoder
omx:  omxvp8enc: OpenMAX VP8 Video Encoder
omx:  omxvp9enc: OpenMAX VP9 Video Encoder
omx:  nvoverlaysink: OpenMax Video Sink
libav:  avenc_h264_omx: libav OpenMAX IL H.264 video encoder encoder

user@user-desktop:~$ gst-inspect-1.0 | grep nv
nveglstreamsrc:  nveglstreamsrc: nVidia EGL Stream
nvvideosinks:  nv3dsink: Nvidia 3D sink
nvvideosink:  nvvideosink: nVidia Video Sink
nvvideocuda:  videocuda: CUDA Post processor
omx:  nvoverlaysink: OpenMax Video Sink
audiofx:  audioinvert: Audio inversion
ivtc:  ivtc: Inverse Telecine
nvtee:  nvtee: NvTee
autoconvert:  autoconvert: Select convertor based on caps
autoconvert:  autovideoconvert: Select color space convertor based on caps
rtponvif:  rtponviftimestamp: ONVIF NTP timestamps RTP extension
rtponvif:  rtponvifparse: ONVIF NTP timestamps RTP extension
nvegltransform:  nvegltransform: NvEGLTransform
nvvidconv:  nvvidconv: NvVidConv Plugin
nveglglessink:  nveglglessink: EGL/GLES vout Sink
bayer:  rgb2bayer: RGB to Bayer converter
nvjpeg:  nvjpegenc: JPEG image encoder
nvjpeg:  nvjpegdec: JPEG image decoder
opengl:  glcolorconvert: OpenGL color converter
opengl:  gleffects_blur: Blur with 9x9 separable convolution Effect
opengl:  gleffects_laplacian: Laplacian Convolution Demo Effect
opengl:  glviewconvert: OpenGL Multiview/3D conversion filter
nvcompositor:  nvcompositor: NvCompositor
debugutilsbad:  errorignore: Convert some GstFlowReturn types into others
libav:  avdec_twinvq: libav VQF TwinVQ decoder
libav:  avdec_dsicinvideo: libav Delphine Software International CIN video decoder
libav:  avdec_idcinvideo: libav id Quake II CIN video decoder
libav:  avdec_wnv1: libav Winnov WNV1 decoder
nvvideo4linux2:  nvv4l2decoder: NVIDIA v4l2 video decoder
nvvideo4linux2:  nvv4l2h264enc: V4L2 H.264 Encoder
nvvideo4linux2:  nvv4l2h265enc: V4L2 H.265 Encoder
nvvideo4linux2:  nvv4l2vp8enc: V4L2 VP8 Encoder
nvvideo4linux2:  nvv4l2vp9enc: V4L2 VP9 Encoder
nvdrmvideosink:  nvdrmvideosink: Nvidia Drm Video Sink
audioconvert:  audioconvert: Audio converter
videoconvert:  videoconvert: Colorspace converter
nvarguscamerasrc:  nvarguscamerasrc: NvArgusCameraSrc
nvivafilter:  nvivafilter: NvIVAFilter Plugin


● GStreamer version 1.0 gst-launch-1.0

 GStreamer 1.14.1
gstreamer1.0 package in Ubuntu

[PDF]Accelerated GStreamer User Guide - NVIDIA Developer

Jetson Nano freezes and reboot when I stream from IMX219 camera

user@user-desktop:~$ gst-inspect-1.0 --version
gst-inspect-1.0 version 1.14.1
GStreamer 1.14.1
https://launchpad.net/distros/ubuntu/+source/gstreamer1.0

user@user-desktop:~$ gst-launch-1.0 --version
gst-launch-1.0 version 1.14.1
GStreamer 1.14.1
https://launchpad.net/distros/ubuntu/+source/gstreamer1.0

user@user-desktop:~$ gst-launch-1.0 --help
Usage:
  gst-launch-1.0 [OPTION…] PIPELINE-DESCRIPTION

Help Options:
  -h, --help                        Show help options
  --help-all                        Show all help options
  --help-gst                        Show GStreamer Options

Application Options:
  -t, --tags                        Output tags (also known as metadata)
  -c, --toc                         Output TOC (chapters and editions)
  -v, --verbose                     Output status information and property notifications
  -q, --quiet                       Do not print any progress information
  -m, --messages                    Output messages
  -X, --exclude=PROPERTY-NAME       Do not output status information for the specified property if verbose output is enabled (can be used multiple times)
  -f, --no-fault                    Do not install a fault handler
  -e, --eos-on-shutdown             Force EOS on sources before shutting the pipeline down
  --version                         Print version information and exit


● NVIDIA Jetson Nano Camera connector pin diagram

・NVIDIA Jetson Nano Camera connector pin diagram
NVIDIA Jetson Nano Camera connector pin diagram




Tags: [Raspberry Pi], [電子工作], [ディープラーニング]

●関連するコンテンツ(この記事を読んだ人は、次の記事も読んでいます)

【2020年版】NVIDIA Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト
【2020年版】NVIDIA Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト

  Jetsonの面倒な初期設定やミドルウェアのインストールを bashスクリプトの実行だけで簡単にできます

NVIDIA Jetson Nano 開発者キットを買ってみた。メモリ容量 4GB LPDDR4 RAM
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットを買ってみた。メモリ容量 4GB LPDDR4 RAM

  Jetson Nanoで TensorFlow PyTorch Caffe/Caffe2 Keras MXNet等を GPUパワーで超高速で動かす!

NVIDIA Jetson Nano 開発者キットを Raspberry Pi 3と性能比較してみたベンチマークレビュー
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットを Raspberry Pi 3と性能比較してみたベンチマークレビュー

  Jetson Nanoの GPUパワーを実感して Raspberry Pi 3との置き換えは可能かを検証する

NVIDIA Jetson Nano 開発者キットを動かすのに最低限必要な物の一覧、冷却ファン、NGFF 無線カード
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットを動かすのに最低限必要な物の一覧、冷却ファン、NGFF 無線カード

  Jetson Nano 開発者キットに最低限必要な物、UHS-1 microSDカード、USBキーボード、電源、HDMIディスプレイ

NVIDIA Jetson Nano 開発者キットで使用する microSDカードに Ubuntu OSイメージを焼く方法を説明
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットで使用する microSDカードに Ubuntu OSイメージを焼く方法を説明

  Jetson Nano 開発者キットを動かすのに必要な microSDカードを作成する方法(Windows、Mac)

NVIDIA Jetson Nano 開発者キットで SDカードで起動したら一番最初にする事
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットで SDカードで起動したら一番最初にする事

  ログイン操作後に各種の初期設定やパッケージのアップデートをすると良いです

NVIDIA Jetson Nano Ubuntuのパッケージがアップデート可能な場合にアップデートする方法
NVIDIA Jetson Nano Ubuntuのパッケージがアップデート可能な場合にアップデートする方法

  Ubuntuのパッケージを更新して packages can be updatedを 0にする方法

NVIDIA Jetson Nanoで nvcc command not found build CUDA app Errorの対応方法
NVIDIA Jetson Nanoで nvcc command not found build CUDA app Errorの対応方法

  Jetson Nanoで CUDAを使用したアプリをビルドする時に command nvcc not foundが出る場合の対処方法

NVIDIA Jetson Nanoの GUI環境を無効にして CUI環境で動く様にしてフリーメモリエリアを広げる
NVIDIA Jetson Nanoの GUI環境を無効にして CUI環境で動く様にしてフリーメモリエリアを広げる

  Ubuntuの X Window Systemを無効にして Jetson Nanoの使用できるメモリ容量を 300MB増やす方法

NVIDIA Jetson Nano 開発者キットの Tips一覧、冷却ファンが動かない、20Wモードで動かす、動作温度を知る、他
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットの Tips一覧、冷却ファンが動かない、20Wモードで動かす、動作温度を知る、他

  Jetson Nanoで初心者が戸惑いそうな所を Tipsとしてまとめました nvcc not found

Raspberry Piで TensorFlow Deep Learning Frameworkを自己ビルドする方法
Raspberry Piで TensorFlow Deep Learning Frameworkを自己ビルドする方法

  ラズパイで TensorFlow Deep Learning Frameworkを自己ビルドする方法

Raspberry Piに PyTorch Deep Learning Frameworkをソースコードからビルドする方法、DeepDreamでキモイ絵を作成
Raspberry Piに PyTorch Deep Learning Frameworkをソースコードからビルドする方法、DeepDreamでキモイ絵を作成

  ラズパイで PyTorch Torch Deep Learning Frameworkをビルドして Deep Dreamで悪夢を見る方法

Raspberry Piで darkflowを動かしてリアルタイムでカメラ映像を画像物体検出する方法
Raspberry Piで darkflowを動かしてリアルタイムでカメラ映像を画像物体検出する方法

  ラズパイで darkflowと Tensorflowを動かしてリアルタイムでカメラ映像の物体検出を行なってみる

Raspberry Piで Caffe Deep Learning Frameworkで物体認識を行なってみるテスト
Raspberry Piで Caffe Deep Learning Frameworkで物体認識を行なってみるテスト

  ラズパイで Caffe Deep Learning Frameworkを動かして物体認識を行なってみる

Raspberry Piで Deep Learningフレームワーク Chainerをインストールしてみる
Raspberry Piで Deep Learningフレームワーク Chainerをインストールしてみる

  ラズパイに Deep Learningのフレームワーク Chainerを入れてみた

Raspberry Piで DeepBeliefSDKをビルドして画像認識フレームワークを動かす方法
Raspberry Piで DeepBeliefSDKをビルドして画像認識フレームワークを動かす方法

  ラズパイに DeepBeliefSDKを入れて画像の物体認識を行なう

【成功版】最新版の Darknetに digitalbrain79版の Darknet with NNPACKの NNPACK処理を適用する
【成功版】最新版の Darknetに digitalbrain79版の Darknet with NNPACKの NNPACK処理を適用する

  ラズパイで NNPACK対応の最新版の Darknetを動かして超高速で物体検出や DeepDreamの悪夢を見る

【成功版】Raspberry Piで Darknet Neural Network Frameworkをビルドする方法
【成功版】Raspberry Piで Darknet Neural Network Frameworkをビルドする方法

  ラズパイに Darknet Neural Network Frameworkを入れて物体検出や悪夢のグロ画像を生成する

【成功版】Raspberry Piに TensorFlow Deep Learning Frameworkをインストールする方法
【成功版】Raspberry Piに TensorFlow Deep Learning Frameworkをインストールする方法

  ラズパイに TensorFlow Deep Learning Frameworkを入れて Google DeepDreamで悪夢を見る方法

Raspberry Piに Jupyter Notebookをインストールして拡張子 ipynb形式の IPythonを動かす
Raspberry Piに Jupyter Notebookをインストールして拡張子 ipynb形式の IPythonを動かす

  ラズパイに IPython Notebookをインストールして Google DeepDream dream.ipynbを動かす

Raspberry Piで Caffe2 Deep Learning Frameworkをソースコードからビルドする方法
Raspberry Piで Caffe2 Deep Learning Frameworkをソースコードからビルドする方法

  ラズパイで Caffe 2 Deep Learning Frameworkをソースコードから自己ビルドする方法

【ビルド版】Raspberry Piで DeepDreamを動かしてキモイ絵をモリモリ量産 Caffe Deep Learning Framework
【ビルド版】Raspberry Piで DeepDreamを動かしてキモイ絵をモリモリ量産 Caffe Deep Learning Framework

  ラズパイで Caffe Deep Learning Frameworkをビルドして Deep Dreamを動かしてキモイ絵を生成する

Raspberry Pi 3 Model Bで動画処理アプリ FFmpegをコンパイルする方法
Raspberry Pi 3 Model Bで動画処理アプリ FFmpegをコンパイルする方法

  ラズパイ3で動画音声変換処理プログラム FFmpegをセルフコンパイルしてインストールする方法

Raspberry Pi 3 Model Bで動画処理アプリ libavをコンパイルする方法
Raspberry Pi 3 Model Bで動画処理アプリ libavをコンパイルする方法

  ラズパイ3で libavをセルフコンパイルしてインストールする方法

Raspberry Piで NNPACKをビルドする方法
Raspberry Piで NNPACKをビルドする方法

  ラズパイで NNPACKをビルドしてみるテスト、ビルドするだけ

BLAS、ベクトルと行列に関する基本線型代数操作を実行する演算ライブラリ APIのまとめ
BLAS、ベクトルと行列に関する基本線型代数操作を実行する演算ライブラリ APIのまとめ

  BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)の線型代数演算ライブラリ APIのまとめ

Raspberry Pi 3の Linuxコンソール上で使用する各種コマンドまとめ
Raspberry Pi 3の Linuxコンソール上で使用する各種コマンドまとめ

  ラズパイの Raspbian OSのコマンドラインで使用する便利コマンド、負荷試験や CPUシリアル番号の確認方法等も

PIP機能付きの 4K対応の 4入力 1出力の HDMIセレクターを買ってみた、HDMI機器が複数有る場合に便利
PIP機能付きの 4K対応の 4入力 1出力の HDMIセレクターを買ってみた、HDMI機器が複数有る場合に便利

  ピクチャ イン ピクチャ機能付き 4K入力対応の 4入力 1出力 HDMI切り換え機 HDSFX0401P

EDID保持機能付きの 4K対応の 4入力 2出力の マトリックス切り替え HDMIセレクター、液晶画面 2台と使用で最強
EDID保持機能付きの 4K対応の 4入力 2出力の マトリックス切り替え HDMIセレクター、液晶画面 2台と使用で最強

  TESmart HMA0402A30 マトリックス切り替えで液晶画面 2台に接続できて更に EDID保持の便利機能付き HDMI切り換え機




[HOME] | [BACK]
リンクフリー(連絡不要、ただしトップページ以外は Web構成の変更で移動する場合があります)
Copyright (c) 2019 FREE WING,Y.Sakamoto
Powered by 猫屋敷工房 & HTML Generator

http://www.neko.ne.jp/~freewing/raspberry_pi/nvidia_jetson_nano_setup_raspberry_pi_camera_module_v2/