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Xavier NX 使用OpenCV+GStreamer实现硬解码前言一、NVCODEC是什么？二、编译OpenCV总结

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

  • 前言
  • 一、NVCODEC是什么？
  • 二、编译OpenCV
    • 1.准备环境
    • 2.编译
    • 3.测试代码
  • 总结

前言

最近在NX上做一个项目，需要把rtsp流出来的图片送入AI推理，结果发现OpenCV的VideoCapture使用的是软解码大量消耗了cpu的资源影响了实际效果。我只能把解码这部分送到硬件解码器去处理，分摊掉cpu的压力，接下来我就具体说说怎么处理。由于我手上用的是NX，所以本教程是基于Xavier NX的，不排除其他Jetson产品也能用，这个需要大家自行测试。

一、NVCODEC是什么？

这个东西我在其他文章里已经介绍很多了，这里就不过多赘述了，一语概括就是Nvidia提供的硬件编解码，它是一个专门的硬件元器件，在处理视频上面很有优势，但是不代表不消耗任何的cpu或者内存资源。

使用硬解码的方式有很多种，这里我介绍OpenCV+GStreamer组合的方式，其他方法请自行研究。

二、编译OpenCV

1.准备环境

你首先需要一台刷好机的NX，而且在刷机的时候一定要勾选CUDA相关的选项，因为这个教程需要CUDA和CuDNN。接下来安装必要的软件，由于软件很多，建议使用国内源。

sudo apt-get update
sudo apt-get dist-upgrade -y --autoremove
sudo apt-get install -y \
        build-essential \
        cmake \
        git \
        gfortran \
        libatlas-base-dev \
        libavcodec-dev \
        libavformat-dev \
        libavresample-dev \
        libcanberra-gtk3-module \
        libdc1394-22-dev \
        libeigen3-dev \
        libglew-dev \
        libgstreamer-plugins-base1.0-dev \
        libgstreamer-plugins-good1.0-dev \
        libgstreamer1.0-dev \
        libgtk-3-dev \
        libjpeg-dev \
        libjpeg8-dev \
        libjpeg-turbo8-dev \
        liblapack-dev \
        liblapacke-dev \
        libopenblas-dev \
        libpng-dev \
        libpostproc-dev \
        libswscale-dev \
        libtbb-dev \
        libtbb2 \
        libtesseract-dev \
        libtiff-dev \
        libv4l-dev \
        libxine2-dev \
        libxvidcore-dev \
        libx264-dev \
        pkg-config \
        python-dev \
        python-numpy \
        python3-dev \
        python3-numpy \
        python3-matplotlib \
        qv4l2 \
        v4l-utils \
        v4l2ucp \
        zlib1g-dev

只后下载opencv-4.5.1和opencv_contrib-4.5.1，这里我使用的是4.5.1版本，其他的版本请大家自行测试。

2.编译

在此之前你需要删除自带的opencv，假如你刷机的时候选择了opencv，如果这个opencv满足要求你就不需要重新编译，如果不满足要求请继续往下看。

cd opencv-4.5.1
mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
           -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
		   -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \
           -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
           -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \
		   -D BUILD_opencv_python2=OFF \
           -D BUILD_opencv_python3=ON \
           -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=$(/usr/bin/python3 -c "import sys; print(sys.executable)")   \
           -D PYTHON3_EXECUTABLE=$(/usr/bin/python3 -c "import sys; print(sys.executable)")   \
           -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=$(/usr/bin/python3 -c "import numpy; print (numpy.get_include())") \
           -D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(/usr/bin/python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") \
           -D WITH_V4L=ON \
		   -D WITH_LIBV4L=ON \
           -D WITH_CUDA=ON \
		   -D CUDA_CUDA_LIBRARY=ON \
		   -D WITH_CUDNN=ON \
		   -D CUDNN_VERSION='8.0' \
		   -D ENABLE_FAST_MATH=ON \
		   -D CUDA_FAST_MATH=ON \
           -D WITH_CUBLAS=ON \
           -D WITH_OPENGL=ON \
		   -D WITH_FFMPEG=ON  \
		   -D CUDA_ARCH_BIN=5.3,6.2,7.2 \
		   -D CUDA_ARCH_PTX= \
		   -D EIGEN_INCLUDE_PATH=/usr/include/eigen3 \
	       -D ENABLE_NEON=ON \
		   -D OPENCV_DNN_CUDA=ON \
		   -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
		   -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
		   -D WITH_GSTREAMER=ON \
		   -D WITH_OPENGL=ON \
           -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.5.1/modules ..

如果不想把opencv和numpy结合起来的话就把numpy选项去掉，不需要ffmpeg的话就去掉ffmpeg。cmake构建成功的时候需要看一下你关联的这些库找到没有，一定要是YES才行，后面跟的是版本号，我用的是Ubuntu18.04，版本号应该大差不差，不用太关心，能找到就行了。接下来编译

make -j5
sudo make install

这里我测试了下用5个线程编译比较合适，前提是打开了6核心设置，具体方法在jtop里面

Xavier NX 使用OpenCV+GStreamer实现硬解码前言一、NVCODEC是什么？二、编译OpenCV总结

看红框标记的那一栏，这些可以通过数字来切换的，我们切换到5（控制选项）

Xavier NX 使用OpenCV+GStreamer实现硬解码前言一、NVCODEC是什么？二、编译OpenCV总结

按一下’s’就打开了jetson_clocks，这个时候GPU的频率会从114MHZ到1.1GHZ。

NVP model就是设置性能模式，15W 2CORE的话CPU只有2个核心可以用，每个核心的频率可以达到最大1.9GHZ，如果是15W 6CORE每个核心频率最大可以达到1.4GHZ，可以根据实际需求设置。

3.测试代码 

# --------------------------------------------------------
# Camera sample code for Tegra X2/X1
#
# This program could capture and display video from
# IP CAM, USB webcam, or the Tegra onboard camera.
# Refer to the following blog post for how to set up
# and run the code:
#   https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-with-python/
#
# Written by JK Jung <[email protected]>
# --------------------------------------------------------


import sys
import argparse
import subprocess

import cv2


WINDOW_NAME = 'CameraDemo'


def parse_args():
    # Parse input arguments
    desc = 'Capture and display live camera video on Jetson TX2/TX1'
    parser = argparse.ArgumentParser(description=desc)
    parser.add_argument('--rtsp', dest='use_rtsp',
                        help='use IP CAM (remember to also set --uri)',
                        action='store_true')
    parser.add_argument('--uri', dest='rtsp_uri',
                        help='RTSP URI, e.g. rtsp://192.168.1.64:554',
                        default=None, type=str)
    parser.add_argument('--latency', dest='rtsp_latency',
                        help='latency in ms for RTSP [200]',
                        default=200, type=int)
    parser.add_argument('--usb', dest='use_usb',
                        help='use USB webcam (remember to also set --vid)',
                        action='store_true')
    parser.add_argument('--vid', dest='video_dev',
                        help='device # of USB webcam (/dev/video?) [1]',
                        default=1, type=int)
    parser.add_argument('--width', dest='image_width',
                        help='image width [1920]',
                        default=1920, type=int)
    parser.add_argument('--height', dest='image_height',
                        help='image height [1080]',
                        default=1080, type=int)
    args = parser.parse_args()
    return args


def open_cam_rtsp(uri, width, height, latency):
    #gst_str = ('rtspsrc location={} latency={} ! '
    #           'rtph264depay ! h264parse ! omxh264dec ! '
    #           'nvvidconv ! '
    #           'video/x-raw, width=(int){}, height=(int){}, '
    #           'format=(string)BGRx ! '
    #           'videoconvert ! appsink').format(uri, latency, width, height)

    gst_str = ('rtspsrc location={} latency={} ! '
               'rtph265depay ! h265parse ! omxh265dec ! '
               'nvvidconv ! '
               'video/x-raw, width=(int){}, height=(int){}, '
               'format=(string)BGRx ! '
               'videoconvert ! appsink').format(uri, latency, width, height)
    return cv2.VideoCapture(gst_str, cv2.CAP_GSTREAMER)


def open_cam_usb(dev, width, height):
    # We want to set width and height here, otherwise we could just do:
    #     return cv2.VideoCapture(dev)
    gst_str = ('v4l2src device=/dev/video{} ! '
               'video/x-raw, width=(int){}, height=(int){} ! '
               'videoconvert ! appsink').format(dev, width, height)
    return cv2.VideoCapture(gst_str, cv2.CAP_GSTREAMER)


def open_cam_onboard(width, height):
    gst_elements = str(subprocess.check_output('gst-inspect-1.0'))
    if 'nvcamerasrc' in gst_elements:
        # On versions of L4T prior to 28.1, add 'flip-method=2' into gst_str
        gst_str = ('nvcamerasrc ! '
                   'video/x-raw(memory:NVMM), '
                   'width=(int)2592, height=(int)1458, '
                   'format=(string)I420, framerate=(fraction)30/1 ! '
                   'nvvidconv ! '
                   'video/x-raw, width=(int){}, height=(int){}, '
                   'format=(string)BGRx ! '
                   'videoconvert ! appsink').format(width, height)
    elif 'nvarguscamerasrc' in gst_elements:
        gst_str = ('nvarguscamerasrc ! '
                   'video/x-raw(memory:NVMM), '
                   'width=(int)1920, height=(int)1080, '
                   'format=(string)NV12, framerate=(fraction)30/1 ! '
                   'nvvidconv flip-method=2 ! '
                   'video/x-raw, width=(int){}, height=(int){}, '
                   'format=(string)BGRx ! '
                   'videoconvert ! appsink').format(width, height)
    else:
        raise RuntimeError('onboard camera source not found!')
    return cv2.VideoCapture(gst_str, cv2.CAP_GSTREAMER)


def open_window(width, height):
    cv2.namedWindow(WINDOW_NAME, cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.resizeWindow(WINDOW_NAME, width, height)
    cv2.moveWindow(WINDOW_NAME, 0, 0)
    cv2.setWindowTitle(WINDOW_NAME, 'Camera Demo for Jetson TX2/TX1')


def read_cam(cap):
    show_help = True
    full_scrn = False
    help_text = '"Esc" to Quit, "H" for Help, "F" to Toggle Fullscreen'
    font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
    while True:
        #if cv2.getWindowProperty(WINDOW_NAME, 0) < 0:
            # Check to see if the user has closed the window
            # If yes, terminate the program
        #    break
        _, img = cap.read() # grab the next image frame from camera
#        if show_help:
#            cv2.putText(img, help_text, (11, 20), font,
 #                       1.0, (32, 32, 32), 4, cv2.LINE_AA)
  #          cv2.putText(img, help_text, (10, 20), font,
   #                     1.0, (240, 240, 240), 1, cv2.LINE_AA)
    #    cv2.imshow(WINDOW_NAME, img)
        key = cv2.waitKey(10)
        if key == 27: # ESC key: quit program
            break
        elif key == ord('H') or key == ord('h'): # toggle help message
            show_help = not show_help
        elif key == ord('F') or key == ord('f'): # toggle fullscreen
            full_scrn = not full_scrn
            if full_scrn:
                cv2.setWindowProperty(WINDOW_NAME, cv2.WND_PROP_FULLSCREEN,
                                      cv2.WINDOW_FULLSCREEN)
            else:
                cv2.setWindowProperty(WINDOW_NAME, cv2.WND_PROP_FULLSCREEN,
                                      cv2.WINDOW_NORMAL)


def main():
    args = parse_args()
    print('Called with args:')
    print(args)
    print('OpenCV version: {}'.format(cv2.__version__))

    if args.use_rtsp:
        cap = open_cam_rtsp(args.rtsp_uri,
                            args.image_width,
                            args.image_height,
                            args.rtsp_latency)
    elif args.use_usb:
        cap = open_cam_usb(args.video_dev,
                           args.image_width,
                           args.image_height)
    else: # by default, use the Jetson onboard camera
        cap = open_cam_onboard(args.image_width,
                               args.image_height)

    if not cap.isOpened():
        sys.exit('Failed to open camera!')

    #open_window(args.image_width, args.image_height)
    read_cam(cap)

    cap.release()
    #cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    main()

我关闭了显示功能，需要的可以自行打开。

总结

我用的是Jetpack 4.4.2 版本，OpenCV预装4.5.4不带GStreamer的，需要删除重新编译。只要依赖库装好，中间编译一气呵成，没有遇到问题。和x86服务器的编译方式还是有差别的。

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