NVIDIA Jetson TX1 系列开发教程之四:Nsight Eclipse Edition进阶


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  • 嵌入式平台:NVIDIA Jetson TX1
  • 嵌入式系统:Ubuntu16.04
  • 虚拟机系统:Ubuntu14.04
  • 编者: WordZzzz

    上一篇博文简单介绍了如何使用Nsight Eclipse Edition来导入CUDA例程并构建应用程序到NVIDIA Jetson TX1开发板上。本篇博文将继续介绍Nsight Eclipse Edition的进阶使用,通过OpenCV测试程序和GStreamer测试程序,分别介绍如何添加库链接和库路径到工程文件中,全是干货。友情提示,记得打开开发板并接入到局域网哦~

1. OpenCV测试程序

    JetPack3.0为TX1预装的OpenCV版本为OpenCV2.4.13,环境变量都已配置好,所以我们无需在开发套件上进行任何操作。

1.新建CUDA C++工程,如下图所示:



2.填入工程名称,工程类型为空工程,工具链为CUDA Toolkit 8.0,单击Next:



3.基础设置,这里我们之前已经说过了,对于TX1,全部选5.3。当然按默认的2.0一般也不会报错:



4.目标系统,默认的是主机。如果你之前设置过,这次你只需要单击下拉条就会出现之前的设置,选中就好。我在这里还是重复一遍操作吧,单击Manage:



5.上一步骤之后出现远程连接对话框,填入开发板IP地址和用户名,其他的默认就好,然后单击Finish退出:



6.把Local System关掉,然后选择远程连接的工程路径、工具箱路径和CPU类型地,选完后单击Finish。7、8、9会分别对这三项进行详细说明:



7.Project Path:在步骤6中单击Project Path后面的Browse,出现下图所示对话框,里面显示的是远程连接的开发套件的文件目录,可以进行简单的新建删除等功能。这里我们选择好自己的工程路径。中间可能会出现链接提示,有时还会让你填写TX1的密码,大家乖乖填上就好:



8.Toolkit:在步骤6中单击Tookit后面的Manage,弹出下图所示对话框,第一次打开的话里面的Toolkit path 是空的。我们不需要自己去找工具箱的路径,只需要单击Detect,系统就会帮我们自动填写上工具箱路径。中间可能会出现链接提示,有时还会让你填写TX1的密码,大家乖乖填上就好:



9.CPU Architecture:下拉菜单中有很多类型,我们的TX1对应的是AArch64:



10.对新建的工程添加源文件:



11.因为我们例程用的是OpenCV的hpp头文件,所以源文件最好也写成C++的源文件。填入文件名,选择默认的C++源文件模板:



12.测试代码如下:



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/*
* test_opencv.cpp
*
* Created on: Jun 3, 2017
* Author: wordzzzz
*/

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

int main()
{
cv::Mat img(512, 512, CV_8UC3, cv::Scalar(0));

cv::putText(img,
"Hello, OpenCV on Jetson!",
cv::Point(10, img.rows / 2),
cv::FONT_HERSHEY_DUPLEX,
1.0,
CV_RGB(118, 185, 0),
2);
cv::imshow("Hello!", img);
cv::waitKey();
}

13.查看库链接。前面已经说到,JetPack3.0已经预装了OpenCV2.4.13,各种环境变量都已设置好,具体信息我们可以通过如下命令在TX1上进行查看:

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pkg-config --cflags --libs opencv

    查看结果如下图所示:



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ubuntu@tegra-ubuntu:~$ pkg-config --cflags --libs opencv
-I/usr/include/opencv -L/usr/local/cuda-8.0/lib64 -lopencv_calib3d -lopencv_contrib -lopencv_core -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_gpu -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_legacy -lopencv_ml -lopencv_objdetect -lopencv_photo -lopencv_stitching -lopencv_superres -lopencv_ts -lopencv_video -lopencv_videostab -lopencv_detection_based_tracker -lopencv_esm_panorama -lopencv_facedetect -lopencv_imuvstab -lopencv_tegra -lopencv_vstab -lcufft -lnpps -lnppi -lnppc -lcudart -latomic -ltbb -lrt -lpthread -lm -ldl

14.打开性能设置,即在工程右键,然后选择Properties:



15.重点来了:添加库链接。



    如果你在第12步直接构建上述代码,肯定会出错,因为我们现在所有的设置,都是在为我们的工程文件编写编译命令。熟悉g++/gcc的朋友们可能会有印象,就是我们直接用g++/gcc编译文件的时候,如果用到哪个链接库,一般都是在后面加上-l这种链接的,否则会找不到相应的库链接。

16.经过上述步骤后再CTR+B进行构建,我们可以看到构建命令包括了我们添加的库链接,没有报错表明构建成功:





2. Gstreamer测试程序

1.新建项目,过程不再赘述,然后添加源文件,这次我们用C模板,而不是C++。

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/*
* basic-tutorial-1.c
*
* Created on: Jun 1, 2017
* Author: wordzzzz
*/

#include <gst/gst.h>

int main(int argc, char *argv[]) {
GstElement *pipeline;
GstBus *bus;
GstMessage *msg;

/* Initialize GStreamer */
gst_init (&argc, &argv);

/* Build the pipeline */
pipeline = gst_parse_launch ("playbin uri=https://www.freedesktop.org/software/gstreamer-sdk/data/media/sintel_trailer-480p.webm", NULL);

/* Start playing */
gst_element_set_state (pipeline, GST_STATE_PLAYING);

/* Wait until error or EOS */
bus = gst_element_get_bus (pipeline);
msg = gst_bus_timed_pop_filtered (bus, GST_CLOCK_TIME_NONE, GST_MESSAGE_ERROR | GST_MESSAGE_EOS);

/* Free resources */
if (msg != NULL)
gst_message_unref (msg);
gst_object_unref (bus);
gst_element_set_state (pipeline, GST_STATE_NULL);
gst_object_unref (pipeline);
return 0;
}

2.添加头文件路径和库链接:此处比OpenCV多了头文件路径的添加,因为gstremer-1.0的头文件路径貌似没有加入到环境变量中。





    上图中添加的路径,切记是TX1上的路径,而不是虚拟机里的路径。之前用过QT进行过交叉编译,感觉被洗脑了。Nsight的构建,是通过你的设置产生的编译命令,直接在TX1上进行编译的,而不是先生成在虚拟机里再拷贝到TX1上。所以你只要保证你添加的头文件路径和库路径能在TX1上找到就行,没必要把TX1上的库都拷过来,这样反而会出错。



3.CTRL+B构建后在TX1上运行,会有视频播放出来。

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完的汪(∪。∪)。。。zzz

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