本篇文章教大家如何讓 Jetson Nano 能順利執行 OpenCV4.1.0 中 CUDA 相關函式,該下載什麼、輸入什麼指令,全部詳細告訴你,有一樣困擾的人快來看看。
今( 2019 )年在好友 James Wu 贊助下,直接從美國帶回最新的 Jetson Nano (以下簡稱 Nano ),一拿到手就迫不急待的開箱測試,沒想到從官網下載映像檔( image )並燒進 SD 卡插入後開機就可使用,內建 Ubuntu 18.04LTS 並自帶 CUDA10.0 、 OpenCV 3.3 、 TensorRT 及多個加速計算庫等基本常用工具包,實在非常方便,不可同日而語。
雖然官方說 16GB 的 SD 卡就夠用,但裝完後大概所剩無幾,於是我改用 32GB SD 卡,方便後面安裝 OpenCV、QT 及其它相關套件。而電源部份因為暫時沒有要大量執行,所以暫時使用 5V/2A 的變壓器供電,不會有當機或開不起來問題。
當大家都想著如何用 Nano 來玩深度學習,但我卻想著 OpenCV 中的那些 GPU(CUDA)加速函式,因為有太多計算量大的視覺問題(如立體匹配等)只要靠那些 GPU(CUDA)加速函式就足夠應付一秒二十到三十張的計算,解決 ARM CPU 計算速度不夠快及不易撰寫多執行緒的問題。
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