NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章（35）：Python版test1实战说明

# 从“def main(args):”开始

GObject.threads_init()          # 标准GStreamer初始化

Gst.init(None)                                  # 创建Gst物件与初始化

pipeline = Gst.Pipeline()        # 创建与其他元素相连接的管道元素

# 阶段1-处理输入源的插件：

# 建立“源”元素负责从文件读入数据

source = Gst.ElementFactory.make("filesrc", "file-source")

# 解析文件是否为要求的h264格式

h264parser = Gst.ElementFactory.make("h264parse", "h264-parser")

# 调用NVIDIA的nvdec_h264硬件解码器

decoder = Gst.ElementFactory.make("nvv4l2decoder", "nvv4l2-decoder")

# 创建nvstreammux实例，将单个或多个源数据，复用成一个“批（batch）”

streammux = Gst.ElementFactory.make("nvstreammux", "Stream-muxer")

# 阶段2-执行推理的插件：

# 使用NVINFERE对解码器的输出执行推理，推理行为是通过配置文件设置

pgie = Gst.ElementFactory.make("nvinfer", "primary-inference")

# 阶段3-处理输出的插件：

# 根据nvosd的要求，使用转换器将NV12转换为RGBA

nvvidconv = Gst.ElementFactory.make("nvvideoconvert", "convertor")

# 创建OSD以在转换的RGBA缓冲区上绘制

nvosd = Gst.ElementFactory.make("nvdsosd", "onscreendisplay")

# 最后将osd的绘制，进行渲染后在屏幕上显示结果

transform=Gst.ElementFactory.make("nvegltransform", "egltransform")

sink = Gst.ElementFactory.make("nveglglessink", "nvvideo-renderer")

# 以args[1]给定的文件名为输入源视频文件

source.set_property('location', args[1])

# 设定流复用器的尺寸、数量

streammux.set_property('width', 1920)

streammux.set_property('height', 1080)

streammux.set_property('batch-size', 1)

streammux.set_property('batched-push-timeout', 4000000)

# 设定pgie的配置文件

pgie.set_property('config-file-path', "dstest1_pgie_config.txt")

 pipeline.add(source)

 pipeline.add(h264parser)

 pipeline.add(decoder)

 pipeline.add(streammux)

 pipeline.add(pgie)

 pipeline.add(nvvidconv)

 pipeline.add(nvosd)

 pipeline.add(sink)

 if is_aarch64():

     pipeline.add(transform)

source.link(h264parser)        # file-source -> h264-parser

h264parser.link(decoder)       # h264-parser -> nvh264-decoder

# 下面粗线的三行，是streammux的特殊处理方式

sinkpad = streammux.get_request_pad("sink_0")

srcpad = decoder.get_static_pad("src")

srcpad.link(sinkpad)           

streammux.link(pgie)          # streammux -> nvinfer       

pgie.link(nvvidconv)           # nvinfer -> nvvidconv

nvvidconv.link(nvosd)          # nvvidconv -> nvosd

nvosd.link(transform)          # nvosd -> transform

transform.link(sink)            # transform -> video-renderer

loop = GObject.MainLoop()

bus = pipeline.get_bus()

bus.add_signal_watch()

bus.connect ("message", bus_call, loop)

# 用osdsinkpad来确认nvosd插件是否获得输入

osdsinkpad = nvosd.get_static_pad("sink") 

# 添加探针（probe）以获得生成的元数据的通知，我们将probe添加到osd元素的接收器板中，因为到那时，缓冲区将具有已经得到了所有的元数据。

osdsinkpad.add_probe(Gst.PadProbeType.BUFFER, \

                        osd_sink_pad_buffer_probe, 0)

# 配置导管状态为PLAYING就可以

pipeline.set_state(Gst.State.PLAYING)

try:

    loop.run()    # 执行前面创建的事件循环

except:

    pass

# 执行结束之后，需要清除导管，将状态为NULL就可以

pipeline.set_state(Gst.State.NULL)

cd <DeepStream根目录>/sources/deepstream_python_apps/apps

cd deepstream-test1

python3 deepstream_test_1.py ../../../../samples/streams/sample_720p.h264