ubuntu cv2(ubuntu安装opencv)
大家好，今天给各位分享ubuntu cv2的一些知识，其中也会对ubuntu安装opencv进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
ubuntu20.04下nvidia jetson推流RTSP和python代码
在进行智能小车或无人机项目时，推流需求常见，目标是将设备数据推送到地面站。RTSP推流方式被广泛使用。测试RTSP数据流可用性，可以使用Python和cv2。若需安装ffpmeg，确保环境已配置。
VLC转流方法简化了流程，但延迟通常为4秒。Live555是开源C++流媒体项目，拥有完整RTSP/RTP/RTCP协议栈，适用于嵌入式和服务器端流媒体传输。使用Live555推流时，Python调用ffmpeg间接实现。ZLMediaKit是一个高性能、轻量级运营级流媒体服务器，支持RTSP、HLS等协议，启动单独的rtsp服务器进行推流。这种方式相对标准，启动独立的rtsp服务器，然后用其他程序推送流媒体。
使用python代码推流同样调用ffmpeg。mediamtx rtsp服务器推流与ZLMediaKit类似，都是独立的rtsp服务器，使用方法与上文相似。rtsp-simple-server是轻量级且易于配置的开源RTSP服务器，由开发者Aler9维护，用于接收、存储和转发实时流媒体数据。
Jetson Pipeline是NVIDIA JetPack SDK的一部分，适用于NVIDIA Jetson平台进行深度学习模型训练、转换和推理。DeepStream SDK加速边缘和云中的深度学习推断及视频分析。使用Python编写Jetson Pipeline进行推流操作，首先安装JetPack SDK，导入必要库，创建管道对象，配置输入源与输出目标，最后运行管道。
具体步骤如下：1.安装JetPack SDK，包含Jetson Pipeline组件；2.使用Python导入所需库；3.创建管道对象；4.设置输入源，配置帧率、分辨率等参数；5.设置输出目标，指定输出路径和格式；6.运行管道以启动推流任务。
更详细的配置和操作指南请参考官方文档或咨询专业资源。
Ubuntu 22.04 安装 HARL 记录
本文详细描述了在Ubuntu 22.04系统上安装多智能体强化学习库HARL的步骤及遇到的常见问题与解决方法。首先，确保已安装了显卡驱动、CUDA/cuDNN以及Anaconda环境。
1.创建并激活Python 3.8的conda环境，推荐安装PyTorch 1.9.0及以上版本，如果下载速度慢，可从指定链接下载对应.whl文件直接安装。
2.安装HARL库，HARL支持SMAC、SMACv2等七个任务环境，本文主要讲解IsaacGym的Bi-DexterousHands和Mujoco的MAMuJoCo环境安装。
Bi-DexterousHands需要从NVIDIA IsaacGym官网下载并安装，而MAMuJoCo则需从mujoco-py GitHub仓库获取Linux版本并安装相关依赖。
在安装过程中，可能会遇到一些报错，例如matplotlib和numpy版本问题，以及libmem_filesys.so、libboost_thread.so.1.68.0等库的缺失。解决方法包括查找并复制缺失文件至conda环境的lib文件夹，以及根据报错提示调整依赖安装。
对于MAMuJoCo环境的测试，若出现报错，同样需要根据提示进行相应操作。通过上述步骤，你将能成功安装并测试HARL在Ubuntu 22.04上的运行环境。
ubuntu环境下pycharm运行paddle的demo
在Ubuntu环境下，使用PyCharm运行Paddle的Demo过程中遇到了一些挑战。首先，作者在创建了一个名为paddle的conda虚拟环境后，遇到了cv2和Paddle的兼容问题。安装OpenCV解决了cv2的报错，但Paddle仍然存在问题，这可能与未安装CUDA和CUDNN有关。经过安装CUDA并配置环境变量，Paddle的错误得以解决，但cv2又开始报错。
在使用PP-LiteSeg进行遥感道路分割的Demo中，作者发现训练时间较长，且在尝试OCRnet时遇到报错。通过调整配置和进程管理，如更改batchsize和清理无关进程，显存占用有所改善，但最终还是需要通过pip安装Paddlepaddle-gpu和相关依赖。
在尝试本地安装时，作者面临了一系列问题，包括网络安装、condarc配置、软件源更新等。尽管本地安装失败，最终通过网络安装并成功运行。训练过程涉及数据集的更换，以及对目录结构和标记文件的调整，但作者发现PaddleSeg对chn6-cug数据集的支持不足，训练结果可能存在差异。
总结来说，这个过程充满了尝试和调整，从依赖安装、环境配置到数据处理，每一步都需要细心操作。虽然遇到不少困难，但作者最终还是找到了解决方案，并展示了部分训练结果。
