图像视频开发环境建议总结为了进行图像视频的深度学习开发。系统层安装有 NVIDIA GPU、CUDA、FFmpeg 硬件编解码、ImageMagick、GStreamer、V4L2、Docker、Node.js 和 Anaconda。硬件与系统OSUbuntu 20.04.6 LTSKernel5.15.0-139-genericCPUIntel Core i7-14700KF28 线程GPUNVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER16GB 显存NVIDIA Driver560.35.03nvidia-smi显示 CUDA12.6nvccCUDA 12.6.68CUDA 安装情况/usr/local/cuda - /usr/local/cuda-12.6已存在cuda-11.7、cuda-12.6、cuda-12.8系统级图像 / 视频工具ffmpeg 4.2.7支持硬件加速cuda、cuvid、vdpau、vaapi、drm、opencl支持 NVIDIA 硬解h264_cuvid、hevc_cuvid、mjpeg_cuvid、mpeg*_cuvid、vp8_cuvid、vp9_cuvid支持 NVIDIA 编码h264_nvenc、hevc_nvencImageMagick 6.9.10支持 jpeg、png、tiff、webp、openexr 等常见图像格式GStreamer系统包1.16.x当前 PATH 优先命中的gst-launch-1.0来自 Anaconda1.14.1这里有版本混用风险调 GStreamer 管线时要先确认使用的是哪个gst-launch-1.0v4l-utils已安装当前检测/dev/video0无法打开未确认有可用摄像头Webcamoid 8.6.1摄像头拍照、录像、预览工具命令webcamoidZED SDK安装路径/usr/local/zedPython wheel/usr/local/zed/pyzed-5.0-cp312-cp312-linux_x86_64.whl常用工具ZED_Explorer、ZED_Depth_Viewer、ZED_Sensor_Viewer、ZED_Calibration、ZED_Diagnostic、ZED_SVO_Editor开发基础工具Anaconda/home/hh01/anaconda3Pythonbase 环境为 Python 3.11.5Docker28.1.1Node.js22.17.1npm11.10.1CMake、GCC、G、pkg-config 已安装Conda 环境总览比较像图像 / 视频 / 视觉 AI 开发用途的环境transzedxanylabelingvitposerknn重点环境介绍transtrans是三个环境里最全、最像通用视觉开发工作台的环境。主要组件Python 3.9opencv-python 4.10.0.84opencv-python-headless 4.10.0.84torch 2.5.1cu124torchvision 0.20.1ultralytics 8.4.3mediapipe 0.10.21onnx 1.15.0onnxruntime 1.15.0onnxruntime-gpu 1.19.2tensorrt 10.13.0.35cuda-python 12.8.0albumentations 1.3.1PyQt5 5.15.11PySide6 6.9.3适合用途YOLO / Ultralytics 目标检测、跟踪、姿态类实验MediaPipe 视觉处理ONNX / ONNX Runtime GPU 推理TensorRT 相关部署实验PyQt / PySide 桌面视觉工具开发图像增强、预处理、数据变换zed面向 ZED 相机或实时视觉项目的轻量环境。主要组件Python 3.12opencv-python 4.12.0.88torch 2.7.1cu126torchvision 0.22.1ultralytics 8.3.166pillow 11.3.0numpy 2.2.6matplotlib 3.10.3适合用途ZED / 摄像头相关 Python 项目实时 OpenCV 视频流处理YOLO 推理实验轻量视觉 demo和系统 ZED SDK 的关系系统已安装 ZED SDK 到/usr/local/zed/usr/local/bin里有ZED_Explorer、ZED_Depth_Viewer等 ZED 官方工具这个 conda 环境适合承接 ZED SDK 的 Python 开发若需要pyzed优先使用/usr/local/zed/pyzed-5.0-cp312-cp312-linux_x86_64.whlxanylabeling标注 / 辅助标注 / ONNX 推理环境。主要组件pillow 12.2.0numpy 2.4.4matplotlib 3.11.0rc1onnx 1.21.0onnxruntime-gpu 1.25.1适合用途X-AnyLabeling 或类似标注工具ONNX 模型辅助标注GPU 版 ONNX Runtime 推理数据集检查、可视化、标注前后处理
图像视频开发环境建议
图像视频开发环境建议总结为了进行图像视频的深度学习开发。系统层安装有 NVIDIA GPU、CUDA、FFmpeg 硬件编解码、ImageMagick、GStreamer、V4L2、Docker、Node.js 和 Anaconda。硬件与系统OSUbuntu 20.04.6 LTSKernel5.15.0-139-genericCPUIntel Core i7-14700KF28 线程GPUNVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER16GB 显存NVIDIA Driver560.35.03nvidia-smi显示 CUDA12.6nvccCUDA 12.6.68CUDA 安装情况/usr/local/cuda - /usr/local/cuda-12.6已存在cuda-11.7、cuda-12.6、cuda-12.8系统级图像 / 视频工具ffmpeg 4.2.7支持硬件加速cuda、cuvid、vdpau、vaapi、drm、opencl支持 NVIDIA 硬解h264_cuvid、hevc_cuvid、mjpeg_cuvid、mpeg*_cuvid、vp8_cuvid、vp9_cuvid支持 NVIDIA 编码h264_nvenc、hevc_nvencImageMagick 6.9.10支持 jpeg、png、tiff、webp、openexr 等常见图像格式GStreamer系统包1.16.x当前 PATH 优先命中的gst-launch-1.0来自 Anaconda1.14.1这里有版本混用风险调 GStreamer 管线时要先确认使用的是哪个gst-launch-1.0v4l-utils已安装当前检测/dev/video0无法打开未确认有可用摄像头Webcamoid 8.6.1摄像头拍照、录像、预览工具命令webcamoidZED SDK安装路径/usr/local/zedPython wheel/usr/local/zed/pyzed-5.0-cp312-cp312-linux_x86_64.whl常用工具ZED_Explorer、ZED_Depth_Viewer、ZED_Sensor_Viewer、ZED_Calibration、ZED_Diagnostic、ZED_SVO_Editor开发基础工具Anaconda/home/hh01/anaconda3Pythonbase 环境为 Python 3.11.5Docker28.1.1Node.js22.17.1npm11.10.1CMake、GCC、G、pkg-config 已安装Conda 环境总览比较像图像 / 视频 / 视觉 AI 开发用途的环境transzedxanylabelingvitposerknn重点环境介绍transtrans是三个环境里最全、最像通用视觉开发工作台的环境。主要组件Python 3.9opencv-python 4.10.0.84opencv-python-headless 4.10.0.84torch 2.5.1cu124torchvision 0.20.1ultralytics 8.4.3mediapipe 0.10.21onnx 1.15.0onnxruntime 1.15.0onnxruntime-gpu 1.19.2tensorrt 10.13.0.35cuda-python 12.8.0albumentations 1.3.1PyQt5 5.15.11PySide6 6.9.3适合用途YOLO / Ultralytics 目标检测、跟踪、姿态类实验MediaPipe 视觉处理ONNX / ONNX Runtime GPU 推理TensorRT 相关部署实验PyQt / PySide 桌面视觉工具开发图像增强、预处理、数据变换zed面向 ZED 相机或实时视觉项目的轻量环境。主要组件Python 3.12opencv-python 4.12.0.88torch 2.7.1cu126torchvision 0.22.1ultralytics 8.3.166pillow 11.3.0numpy 2.2.6matplotlib 3.10.3适合用途ZED / 摄像头相关 Python 项目实时 OpenCV 视频流处理YOLO 推理实验轻量视觉 demo和系统 ZED SDK 的关系系统已安装 ZED SDK 到/usr/local/zed/usr/local/bin里有ZED_Explorer、ZED_Depth_Viewer等 ZED 官方工具这个 conda 环境适合承接 ZED SDK 的 Python 开发若需要pyzed优先使用/usr/local/zed/pyzed-5.0-cp312-cp312-linux_x86_64.whlxanylabeling标注 / 辅助标注 / ONNX 推理环境。主要组件pillow 12.2.0numpy 2.4.4matplotlib 3.11.0rc1onnx 1.21.0onnxruntime-gpu 1.25.1适合用途X-AnyLabeling 或类似标注工具ONNX 模型辅助标注GPU 版 ONNX Runtime 推理数据集检查、可视化、标注前后处理
