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：
sudo apt install -y v4l-utils
安装好之后，请执行以下指令：
v4l2-ctl --list-devices
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” 方式进行映射，如果有多个 usb 摄像头则可以使用 “--device /dev/video --device /dev/video ...” 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：
sudo xhost +sirootdocker run -it --net=host --runtime=nvidia -e display=$display -w /opt/nvidia/deepstream/deepstream -v /tmp/.x11-unix/:/tmp/.x11-unix -v ~/deepstream/samples:/opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples --device /dev/video0 --device /dev/video2 nvcr.io/nvidia/deepstream-l4t:6.1-samples
现在进入容器后先检查摄像头数量，请执行以下指令：
apt install -y v4l-utilsv4l2-ctl --list-devices
会看到如下的信息，表示有两个 usb 摄像头：
这样就能在容器内调用摄像头来进行工作。
2、执行容器内 deepstream-app 调用 usb 摄像头
在容器内用 deepstream-app 进行演示，使用 samples/config/deepstream-app 下的 source1_usb_dec_infer_resnet_int8.txt 配置文件，不过需要对配置文件进行以下的修改：
将 [tiled-display] 设置组的 columns 设为 2，配合两个摄像头的显示；
确认 [source0] 设置组最后的 camera-v4l2-dev-node 设为 0；
将 [source0] 设置组复制一份为 [source1]，将 camera-v4l2-dev-node 设为 2；
将 [sink0] 设置组的 type 设为 2。
主要修改部分如下：
[tiled-display]...columns=2...[source0]...camera-v4l2-dev-node=0# 将[source0]内容复制一份成下面的[source1]，并修改节点编号[source1]...camera-v4l2-dev-node=2...[sink0]...type=2
修改完后，就在容器内执行以下指令：
cd samples/config/deepstream-appdeepstream-app -c source1_usb_dec_infer_resnet_int8.txt
就应该能看到显示两个摄像头的画面。
3、执行容器内 python 调用 usb 摄像头范例
如果您已经按照前面文章创建支持 python 开发环境的 deepstream 容器，现在就可以用前面存好的 deepstream-l4t:6.1-python 镜像创建 ds_python 容器，如果还没有创建好的话，可参考上一篇文章中去调试 python 执行环境。
现在执行以下指令，使用 deepstream-l4t:6.1-python 镜像创建可执行 python 范例的容器：
sudo xhost +sirootdocker run -id --net=host --name=ds_python --runtime=nvidia -e display=$display -w /opt/nvidia/deepstream/deepstream -v /tmp/.x11-unix/:/tmp/.x11-unix -v ~/deepstream/deepstream/sources:/opt/nvidia/deepstream/deepstream/sources -v ~/deepstream/deepstream/samples:/opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples --device /dev/video0 --device /dev/video2 deepstream-l4t:6.1-pythondocker exec -it ds_python bash
进入容器后，先使用以下指令检查摄像头是否完成连接：
apt install -y v4l-utilsv4l2-ctl --list-devices
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：
cd sources/deepstream_python_apps/apps/deepstream-test1-usbcam/./deepstream_test_1_usb.py /dev/video0
这样就能在容器内调用 usb 摄像头。
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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：
sudo apt install -y v4l-utils
安装好之后，请执行以下指令：
v4l2-ctl --list-devices
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” 方式进行映射，如果有多个 usb 摄像头则可以使用 “--device /dev/video --device /dev/video ...” 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：
sudo xhost +sirootdocker run -it --net=host --runtime=nvidia -e display=$display -w /opt/nvidia/deepstream/deepstream -v /tmp/.x11-unix/:/tmp/.x11-unix -v ~/deepstream/samples:/opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples --device /dev/video0 --device /dev/video2 nvcr.io/nvidia/deepstream-l4t:6.1-samples
现在进入容器后先检查摄像头数量，请执行以下指令：
apt install -y v4l-utilsv4l2-ctl --list-devices
会看到如下的信息，表示有两个 usb 摄像头：
这样就能在容器内调用摄像头来进行工作。
2、执行容器内 deepstream-app 调用 usb 摄像头
在容器内用 deepstream-app 进行演示，使用 samples/config/deepstream-app 下的 source1_usb_dec_infer_resnet_int8.txt 配置文件，不过需要对配置文件进行以下的修改：
将 [tiled-display] 设置组的 columns 设为 2，配合两个摄像头的显示；
确认 [source0] 设置组最后的 camera-v4l2-dev-node 设为 0；
将 [source0] 设置组复制一份为 [source1]，将 camera-v4l2-dev-node 设为 2；
将 [sink0] 设置组的 type 设为 2。
主要修改部分如下：
[tiled-display]...columns=2...[source0]...camera-v4l2-dev-node=0# 将[source0]内容复制一份成下面的[source1]，并修改节点编号[source1]...camera-v4l2-dev-node=2...[sink0]...type=2
修改完后，就在容器内执行以下指令：
cd samples/config/deepstream-appdeepstream-app -c source1_usb_dec_infer_resnet_int8.txt
就应该能看到显示两个摄像头的画面。
3、执行容器内 python 调用 usb 摄像头范例
如果您已经按照前面文章创建支持 python 开发环境的 deepstream 容器，现在就可以用前面存好的 deepstream-l4t:6.1-python 镜像创建 ds_python 容器，如果还没有创建好的话，可参考上一篇文章中去调试 python 执行环境。
现在执行以下指令，使用 deepstream-l4t:6.1-python 镜像创建可执行 python 范例的容器：
sudo xhost +sirootdocker run -id --net=host --name=ds_python --runtime=nvidia -e display=$display -w /opt/nvidia/deepstream/deepstream -v /tmp/.x11-unix/:/tmp/.x11-unix -v ~/deepstream/deepstream/sources:/opt/nvidia/deepstream/deepstream/sources -v ~/deepstream/deepstream/samples:/opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples --device /dev/video0 --device /dev/video2 deepstream-l4t:6.1-pythondocker exec -it ds_python bash
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cd sources/deepstream_python_apps/apps/deepstream-test1-usbcam/./deepstream_test_1_usb.py /dev/video0
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