Orin开发套件09-为容器接入USB摄像头

前面教大家使用DeepStream的Docker镜像去创建自己的Python工作环境，其好处是即使Jetson设备需要使用JetPack重新安装系统，我们只要重新启动这个Docker容器就可以，无需重复环境配置的工作。

输入源在视频分析中是至关重要的部分，先前的视频文件只是单纯的测试目的，真正实用的部分还是需要接上摄像头或网络的视频流，这样才能应用到实际的工作场景。本文的内容就是带领读者将摄像头与RTSP流接入容器内使用，搭建具有实用价值的容器。

1. 接入摄像头

第一件任务就是要判断摄像头的种类与数量，用最简单的“ls /dev/video*”指令并不能分辨其种类，因此最好的方法还是使用v4l2工具。请先执行以下指令安装这个工具：

安装好之后，请执行以下指令：

如果检测到以下“imx219”之类的信息，表示这个摄像头为CSI类型：

如果检测到以下“USB Camera”信息的，就表示为USB摄像头：

在Jetson Orin开发套件的USB摄像头都会占用2个video口，例如上图中的一台USB摄像头占用video0与video1两个端口，但实际能调用作为输入功能的是第一个video0的编号，如果设备上有多个摄像头的时候，就需要特别注意这些细节。

由于CSI摄像头与USB摄像头的调用方式不同，因此在创建Docker容器时，需要使用以下两种不同的映射方式将设备指到容器内使用：

• CSI摄像头：使用“-v  /tmp/argus_socket:/tmp/argus_socket”方式进行映射；
• USB摄像头：使用“--device /dev/video<N>”方式进行映射，如果有多个USB摄像头则可以使用“--device /dev/video<N1> --device /dev/video<N2> ...”方式添加到容器内。

这些摄像头加到容器之后，会发现容器内的编号与容器外是对应的，例如原本video0与video2两个USB摄像头，进到容器之后同样为video0与video2的编号。

由于Jetson Orin开发套件的CSI摄像头比较特殊，因此这里使用两个USB摄像头来做演示，并以nvcr.io/nvidia/deepstream-l4t:6.1-samples镜像来创建执行容器，如果您按照前面文章将samples内容复制到容器外的话，请执行以下指令：

现在进入容器后先检查摄像头数量，请执行以下指令：

会看到如下的信息，表示有两个USB摄像头：

这样就能在容器内调用摄像头来进行工作。

2. 执行容器内deepstream-app调用USB摄像头

在容器内用deepstream-app进行演示，使用samples/config/deepstream-app下的source1_usb_dec_infer_resnet_int8.txt配置文件，不过需要对配置文件进行以下的修改：

• 将[tiled-display]设置组的columns设为2，配合两个摄像头的显示；
• 确认[source0]设置组最后的camera-v4l2-dev-node设为0；
• 将[source0]设置组复制一份为[source1]，将camera-v4l2-dev-node设为2；
• 将[sink0]设置组的type设为2

主要修改部分如下：

修改完后，就在容器内执行以下指令：

就应该能看到显示两个摄像头的画面。

3. 执行容器内Python调用USB摄像头范例

如果您已经按照前面文章创建支持Python开发环境的DeepStream容器，现在就可以用前面存好的deepstream-l4t:6.1-python镜像创建ds_python容器，如果还没有创建好的话，请参考前一篇文章中去调试Python执行环境。

现在执行以下指令，使用deepstream-l4t:6.1-python镜像创建可执行Python范例的容器：

进入容器后，先使用以下指令检查摄像头是否完成连接：

如果看到如下的信息，表示有两个USB摄像头：

现在使用Python范例的deepstream-test1-usbcam项目来执行USB摄像头的测试，请执行以下指令：

这样就能在容器内调用USB摄像头。