在NVIDIA Jetson Xavier NX上安装llvm和numba，以及在Jetxon NX上跑通CenterTrack目标跟踪模型

2023-10-17 12:27:33

导言

NVIDIA Jetson Xavier NX是一个功能强大的边缘计算平台，广泛用于深度学习和计算机视觉应用。为了充分利用Jetson NX的强大功能，安装必要的工具和库至关重要。本教程将重点介绍llvm和numba的安装，以及如何在Jetson NX上运行CenterTrack目标跟踪模型。

安装llvm

llvm是一个编译器基础架构，用于编译各种编程语言。它是Jetson NX上运行CenterTrack模型的必要依赖项。要安装llvm，请按照以下步骤操作：

使用以下命令更新软件包列表：

sudo apt-get update

安装llvm：

sudo apt-get install -y llvm

安装numba

numba是一个Python库，它允许将Python代码编译为机器代码。这可以显著提高目标跟踪模型的性能。要安装numba，请使用以下命令：

pip3 install numba

安装CenterTrack模型

CenterTrack是一个目标跟踪模型，以其准确性和实时性能而闻名。要安装CenterTrack模型，请执行以下步骤：

克隆CenterTrack存储库：

git clone https://github.com/xingyizhou/CenterTrack.git

安装CenterTrack依赖项：

cd CenterTrack
pip3 install -r requirements.txt

运行CenterTrack模型

安装完成所有必要组件后，您就可以在Jetson NX上运行CenterTrack模型了。为此，请按照以下步骤操作：

cd CenterTrack

下载示例视频：

wget https://github.com/xingyizhou/CenterTrack/releases/download/v0.1.0/demo.mp4

运行CenterTrack模型：

python3 demo.py demo.mp4

示例代码

下面的代码段展示了如何在Jetson NX上使用CenterTrack模型进行目标跟踪：

import cv2
import numpy as np

from centertrack import CenterTrack

# 初始化CenterTrack模型
model = CenterTrack(model_path="yolov3.pt")

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture("demo.mp4")

# 循环处理视频帧
while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 模型预测
    boxes, scores, class_ids = model.predict(frame)

    # 绘制边界框
    for box, score, class_id in zip(boxes, scores, class_ids):
        cv2.rectangle(frame, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow("Frame", frame)
    cv2.waitKey(1)

# 释放视频捕获
cap.release()

# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()