日前有朋友在 Xavier Orion 上要调用3个USB摄像头，发现只能正常启动2个，感到有些困扰，是否Jetson设备有数量限制？
其实问题的症结在于这位朋友使用OpenCV的方式调用，这种方式虽然上手容易，但是对资源消耗程度比较大，也需要开发者对摄像头一些硬件参数有足够深入的掌握，否则出错率较高。
为了协助更多开发者能有效用起Jetson上的计算资源，这里提供两种能同时调用4个不同规格USB摄像头的方法：
1. 使用英伟达”Hello AI World” 项目的videoSource()函数：
项目开源仓在https://github.com/dusty-nv/jetson-inference ，请自行根据项目“Building the Project from Source”安装说明进行编译，然后就能使用这个项目的videoSource()函数。
接下来撰写4个内容一致的Python代码，各自调用1个USB摄像头，代码内容如下：
import jetson.utilssource = jetson.utils.videoSource('/dev/videoN') #请根据要调用的摄像头编号修改N值output = jetson.utils.videoOutput("display://0") while output.IsStreaming():frame = source.Capture() output.Render(frame)然后分别执行 python3 xxx.py 就能启动4个USB摄像头。(如下视频）
2. 使用DeepStream：
请先自行在Jetson设备上安装DeepStream 6.0开发套件，然后将工作位置移动到
/opt /nvidia/deepstream/deepstream/samples/configs/deepstream-app/ 下，以
source1_usb_dec_infer_resnet_int8.txt 配置文件为基础，建议复制成myDs.txt再进行修改。
为了满足四个摄像头同时启动，需要修改以下两部分：
(1) 将 [tiled-display] 下的 rows 与 columns 都设为 2
(2) 将 [source0] 设置组内容再复制3份，修改设置组名为 [source1]、[source2]、[source3] ,并将每个设置组最后一行“camera-v4l2-dev-node=”的参数，对应到1、2、3的摄像头编号，这样就有4组数据源。
修改完毕之后，执行以下指令即可：
代码语言：javascript复制$ deepstream-app -c myDs.txt就能启动4个USB摄像头
以上两种方法能顺利启动4个USB摄像头，关键因素在于这两种方法都是使用比较节省资源的底层gstreamer接口，建议开发者未来实际开发应用时，最好使用gstreamer调用方式，也可以将Hello AI World项目直接变成系统底层库，使用videoSource()函数来操作，当然也能直接使用DeepStream作为开发平台。
