Jetson Nano刷机及环境配置

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1. 将系统镜像写入microSD卡

准备工作

下载以下文件

• Jetson Nano Developer Kit SD卡映像
• SD Card Formatter
• Etcher

解压下载的系统镜像。
安装SD Card Formatter和Etcher。

建议复制下载链接到迅雷下载

准备一张microSD卡，一台具有能够通过内置SD卡插槽或适配器读取和写入SD卡的计算机。
下载Jetson Nano Developer Kit SD卡映像，并记下它在计算机上的保存位置。

格式化microSD卡

• 下载，安装并启动Windows版SD存储卡格式化程序
  
• 选择需要格式化的SD卡的磁盘卷标(Select card)
• 选择Quick Format(快速格式化)
• 将“卷标”留空*(Volume label这一栏不要填任何东西)
• 单击Format(格式化)开始格式化，然后在警告对话框上单击“是”

写入系统镜像

• 下载，安装并启动Etcher
  
• 单击Select image(选择镜像)，然后选择刚刚下载的镜像文件
  如果尚未插入，请插入microSD卡。如果Windows出现如下对话框提示您，请单击“ 取消”。
  
• 单击“选择驱动器”，然后选择正确的设备
  
• 单击“Flash!”
  如果您的microSD卡通过USB 3.0连接，则Etcher大约需要10分钟来写入和验证系统镜像。
  Etcher完成后，Windows可能会告诉您它不知道如何读取SD卡。只需单击“取消”，然后取出microSD卡。

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2. 激活系统

输入用户名、密码、地区、语言、键盘等信息。
进入系统。
勾选自动登录。

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3. 激活CUDA

Jetson nano默认已经安装了CUDA 10.0，但是还需要手动激活。
所以直接运行 nvcc -V，检查安装的CUDA版本信息是不会成功的，需要把CUDA的路径写入环境变量中。
在桌面右击，选择打开终端。
或者直接按CtrlAltT快捷键调出终端。
输入：

sudo gedit ~/.bashrc	# 使用超级管理员权限编辑.bashrc，可能需要输入密码

在弹出的文本编辑器里，最后面的位置，添加下面三段文字（注意代码里是usr不是user）。
具体的文件地址可能需要视具体情况而定。

export CUBA_HOME=/usr/local/cuda-10.0
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH

保存退出，一定要等记事本窗口下面的saving结束后再退出。
对了最后别忘了source一下这个文件。

source ~/.bashrc	# 重新执行刚修改的初始化文件，使之立即生效，

到这里CUDA就导入成功了。

终端输入：

nvcc -V		# 查看CUDA的版本信息

可以看到CUDA的版本信息。

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4. 安装pip及pip3

sudo apt-get update
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python3-pip

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5. 安装numpy

nano系统镜像默认没有安装numpy包，会导致python3无法import cv2。
现在需要安装这个包。
同样在桌面右击，选择打开终端。
或者直接按CtrlAltT快捷键调出终端。
输入：

sudo apt-get update						# 更新软件列表
sudo apt-get install python3-numpy		# 安装numpy扩展包

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6. 安装matplotlib

sudo apt-get install python3-matplotlib

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7. 安装OpenCV

先检查一下是否为Python3安装了Opencv。
终端输入：

python3

在python控制台输入：

import cv2

如果出现import error，则说明OpenCV没有安装，此时则需要安装OpenCV。

sudo apt-get install python3-opencv		# 安装OpenCV

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8. 安装PyQt5

验证PyQt5是否安装:

python3		# 进入Python3的终端

import PyQt5

如果显示import error，则没有安装PyQt5。
此时则需要安装PyQt5。
这里不建议从源码安装PyQt5。
安装可以在终端输入以下指令：

pip3 install PyQt5 -i https://pypi.douban.com/simple	# 从豆瓣的镜像安装PyQt5

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9. 安装darknet

• 克隆darknet到本地
  同样在桌面右击，选择打开终端。
  或者直接按CtrlAltT快捷键调出终端。
  输入：

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
# 从github上克隆源代码 cd darknet # 切换到darknetr的这个目录

• 修改Makefile
  注意，现在是在darknet的这个目录下！
  在这个目录下，右击文件管理器的空白出，选择打开终端。
  输入：

cp Makefile Makefile.bak 	# 备份Makefile文件
gedit Makefile 				# 编辑Makefile文件

由于Jetpack已经安装好了CUDA、cuDNN和OpenCV，所以将Makefile前三行的内容修改为如下：

GPU=1		# 使用GPU进行编译
CUDNN=1		# 使用cudnn进行编译
OPENCV=1 	# 使用opencv进行编译
LIBSO=1		# 生成动态链接库

保存退出。

• 编译darknet

注意，现在是在darknet的这个目录下！
在这个目录下，右击文件管理器的空白处，选择打开终端。

make -j4		# 使用4个线程编译darknet

• 测试

./darknet imtest data/eagle.jpg		# 测试OpenCV demo

如果出现几副动态的的老鹰的，那就说明darknet编译成功。

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10. 其他python库

pip3 install configparser
pip3 install qdarkstyle

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11. 安装GPIO

• 检查是否安装GPIO
  Jetson.GPIO库已经预装在Nano，无需再安装其他GPIO Python库，如果安装了其他GPIO库需先卸载方可以正常适用Jetson.GPIO, 预安装路径：

/opt/nvidia/jetson-gpio

如果上面的目录没有对应的文件，则GPIO没有预先安装。

• 安装GPIO
  如果没有预安装GPIO，则需要安装一下GPIO。

pip3 install Jetson.GPIO

运行Jetson.GPIO前需要执行以下步骤，建立GPIO运行环境。

• 设置用户权限
  为了使用Jetson GPIO库，必须首先设置正确的用户权限/组。
  创建一个新的gpio用户组。然后将您的用户添加到新创建的组中。

sudo groupadd -f -r gpio
sudo usermod -a -G gpio your_user_name	# 此处yourusername替换为自己的用户名

• 检查GPIO安装位置

pip3 show Jetson.GPIO

在相应目录找到99-gpio.rules，记下这个文件的文件地址。

• 复制99-gpio.rules
  通过将99-gpio.rules文件复制到rules.d目录中来安装自定义udev规则。如果您已将源代码下载到Jetson.GPIO。99-gpio.rules的具体位置需要各位自己检查。

sudo cp lib/python/Jetson/GPIO/99-gpio.rules /etc/udev/rules.d/

• 重新加载udev规则
  为了使新规则生效，您需要通过运行以下命令重新引导或重新加载udev规则：

sudo udevadm control --reload-rules && sudo udevadm trigger

• 重新启动

sudo reboot now

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