Jetson – 記録ノート

2021年2月16日

M5Camera のHTTP stream を動画としてキャプチャ

M5Camera のIPが 192.168.1.52 として、out フォルダ以下に jpg ファイルを連番で作成する場合は

ffmpeg -f mjpeg -i http://192.168.1.52:81/stream 'out/img%05d.jpg'

動画ファイルにするならば、mpg にするならば下記。

ffmpeg -f mjpeg -i http://192.168.1.52:81/stream ~/out.mpg

拡張子を変えればそのフォーマットで保存してくれる。out.avi なら aviフォーマット。

ただしM5Camera の画像サイズを大きくすると動画の再生時間がおかしくなる。大きいほど stream が遅くなるため。だいたいVGA あたりからおかしくなる、かな。

暫定対策として、だいたいSXGA で 5-6fps程度のようなので、下記のように書いてテストし、5の値を上げたり下げたりである程度は対応可能。

ffmpeg -f mjpeg -r 5 -i http://192.168.1.52:81/stream  -r 25 ~/out.mpg

しかし入力側のスピードが安定しないので、安定した解決はできない。

2021年2月14日2021年2月15日

ロボットアーム「myCobot」をJetson Nano上のROSで動かす

myCobotをROSで動かす。Jetson Nano上で作成したら、ROS動作が早くて良い。

ROS slider-control

以下覚書。

2020年7月31日2021年2月4日

jetson nano 覚書

nvcc は /usr/local/cuda/bin/nvcc

~$ /usr/local/cuda/bin/nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_21:14:42_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

サンプルが /usr/local/bin/ 以下にいくつか

$ ls /usr/local/bin/
camera-capture          detectnet-console.py  images
camera-viewer           detectnet.py          my-detection.py
camera-viewer.py        f2py                  my-recognition.py
convert-caffe2-to-onnx  f2py3                 networks
convert-onnx-to-caffe2  f2py3.6               pasteurize
cuda-examples.py        futurize              segnet
cuda-from-cv.py         gl-display-test       segnet-camera
cuda-from-numpy.py      gl-display-test.py    segnet-camera.py
cuda-to-cv.py           imagenet              segnet-console
cuda-to-numpy.py        imagenet-camera       segnet-console.py
detectnet               imagenet-camera.py    segnet.py
detectnet-camera        imagenet-console      segnet_utils.py
detectnet-camera.py     imagenet-console.py   video-viewer
detectnet-console       imagenet.py           video-viewer.py

tensorflow は入っていないが、container でGPU対応のV1.5とV2.2がある。