使用树莓派相机模块V2部署Sobel边缘检测，并使用NVIDIA®GPU的GPU Coder™支持包在NVIDIA Jetson Nano硬件上显示。在使用树莓派摄像头模块V2的NVIDIA Jetson Nano上的Sobel边缘检测示例中，我们已经看到使用NVIDIA GPU的GPU编码器支持包访问NVIDIA Jetson Nano硬件上的树莓派摄像头模块V2。在当前示例中，我们将生成用于访问I/O(摄像头和显示器)的代码，以便部署到NVIDIA Jetson Nano硬件上。我们将考虑相同的Sobel边缘算法来显示这种能力。

从连接到NVIDIA®Jetson Nano的树莓派相机模块V2中捕获和处理图像NVIDIA GPU的GPU Coder™支持包．NVIDIA GPU的GPU编码器支持包允许您从相机模块V2捕获图像，并将它们直接带入MATLAB®环境进行处理。在本例中，您将学习如何使用此功能开发Sobel边缘检测算法。

为使用深度学习的图像分割应用程序生成和部署CUDA®可执行文件。它使用NVIDIA GPU的GPU Coder™支持包在NVIDIA DRIVE™平台上部署可执行文件。本示例在主机上执行代码生成，并使用支持包的远程构建功能在目标平台上构建生成的代码。有关语义分割的更多信息，请参见语义分割网络的代码生成。