GStreamer memo

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Introduction

Please use the default build-in gtreamer 1.0 on Jetson Nano.
Nvidia upstream the Nvidia plugins (ex: nvarguscamerasrc, nvvidconv, nvvideosink etc) to gstreamer for easy maintain.

Tutorial

If you are not familiar with the concept of "pipeline", please read the following URL. (Use the "translation", and you also can find some Chinese documents on web)
  • GStreamer concepts, HelloWorld, link
  • Dynamic Pipeline, link
Make sure you understand the meaning of the followings:
  • How to create elements with gst_element_factory_make()
  • How to create an empty pipeline with gst_pipeline_new()
  • How to add elements to the pipeline with gst_bin_add_many()
  • How to link the elements with each other with gst_element_link()

Useful Tips

List all installed plugins
$ gst-inspect-1.0
You can inspect any pipeline elements with gst-inspect-1.0 to get more details
$ gst-inspect-1.0 v4l2src
The version of installed gStremer
gst-inspect-1.0 --version
Quick test CSI camera
$ nvgstcapture-1.0
or
$ gst-launch-1.0 nvarguscamerasrc ! 'video/x-raw(memory:NVMM), width=1920, height=1080, format=(string)NV12, framerate=(fraction)30/1' ! nv3dsink -e
How to know the supported format of video capture device ?
$ v4l2-ctl -d /dev/video0 --list-formats-ext

ioctl: VIDIOC_ENUM_FMT
 Index       : 0
 Type        : Video Capture
 Pixel Format: 'RG10'
 Name        : 10-bit Bayer RGRG/GBGB
  Size: Discrete 3264x2464
   Interval: Discrete 0.048s (21.000 fps)
  Size: Discrete 3264x1848
   Interval: Discrete 0.036s (28.000 fps)
  Size: Discrete 1920x1080
   Interval: Discrete 0.033s (30.000 fps)
  Size: Discrete 1280x720
   Interval: Discrete 0.017s (60.000 fps)
  Size: Discrete 1280x720
   Interval: Discrete 0.017s (60.000 fps)

Changes

  • The gst-omx plugin is deprecated in Linux for Tegra (L4T) Release 32.1. Use the gst-v4l2 plugin instead.
  • The nvoverlaysink (gst-omx) plugin is deprecated in L4T Release 32.1. Use nvdrmvideosink and nv3dsink instead for render pipelines with gst-v4l2 decoder.

FAQ

Q: What is the difference between 'video/x-raw(memory:NVMM)' and video/x-raw?
A: video/x-raw is CPU buffer. video/x-raw(memory:NVMM) is DMA buffer. link
Use DMA buffer when plugin supported to get best pipeline performance/efficiency.
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Q: The nvidia proprietary gstreamer-1.0 libraries include ?
A: the followings will copy from Nano build-in folder /usr/lib/aarch64-linux-gnu/gstreamer-1.0/, those will not come from gstreamer
libgstnvarguscamera.so
libgstnvcompositor.so
libgstnvdrmvideosink.so
libgstnveglglessink.so
libgstnveglstreamsrc.so
libgstnvegltransform.so
libgstnvivafilter.so
libgstnvjpeg.so
libgstnvtee.so
libgstnvvidconv.so
libgstnvvideo4linux2.so
libgstnvvideocuda.so
libgstnvvideosink.so
libgstnvvideosinks.so
libgstomx.so

Forum

  • nvcamerasrc is deprecated. Please use nvarguscamerasrc. link

Reference

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以樂透為例，用Python統計馬可夫矩陣

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答案是矩陣裡的每個元素都是 1/49 (下一期開出某個號碼的機率)，完畢。 寫這篇的目的並不是真的想要得到"明牌"，只是找個題目練習一下 Python 與馬可夫模型；另一方面，樂透是大家都感興趣的題目，希望這樣應該比較容易理解，並不是真的可以算出明牌，如果有執迷不悟的，本文最後會說明為什麼。 馬可夫鏈 是機率問題中很常使用的模型，近年來因為大數據盛行，每個領域需要網路爬蟲收集大量資料 (分析關鍵字)， 自然語言處理 (NLP) 於是成為很熱門的領域，而 Markov model 是 使用統計方法處理自然語言時常用的方法，google 也是 使用 Markov model 來為每個網頁做 ranking。基本原理是，把每個網站當作節點，然後把連入與連出的連結當作是每個節點的連線，那抵達某個特定節點的機率就代表該頁面 (page) 的知名度；越容易抵達某個網頁代表被很多網頁參考，也就是該網頁知名度越高。 簡單來說，馬可夫模型主要就是從這個狀態到下一個狀態給定機率 P，而目前狀態到所有下一個狀態的機率總和一定為1。馬可夫矩陣可以用下圖表示： 上圖用大樂透來說明的話，本文要來練習的題目，目標是 統計出 106 年度每個號碼跟下期號碼之間的機率 ，i, j 都是 49，例如: P 25,49 代表本期開 25 號而下一期開 49 號的機率，而 P 25,1 P 25,2 ... P 25,49 加總起來會是 1。 再說一次，機率理論值其實都是 1/49，這邊只是練習馬可夫模型與 Python ，因為樣本數太小，人很容易會覺得每期的號碼之間有關連，但是純粹只是機率問題。當統計的期數越多，其實會發現機率會越接近 1/49，本文只是幫助理解/說明與練習。 首先從網路上找到 106 年開獎的資料，內容如下，把內容存成 csv 檔案。Index 代表每一期開獎的號碼，Drop是落球順序，Seq是排序後的開獎順序，Special是特別號。 Index,Month,Day,Weekday,Drop1,Drop2,Drop3,Drop4,Drop5,Drop6,Seq1,Seq2,Seq3,Seq4,Seq5,Seq6,Special 1,1,3,二,18,41,47,49,22,42,18,22,41,42,47,49,45
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