从7.6版本开始，Dynamsoft的条形码SDK开始支持ARM64。这意味着开发者可以在Nvidia Jetson Nano上构建条形码识别应用。
Aarch64 Python条形码SDK
Nvidia Jetson Nano官方提供的操作系统是Ubuntu 18.04 Aarch64。现在可以在Pypi上找到Aarch64版本的Dynamsoft Barcode SDK：https://pypi.org/project/dbr/#files.
支持的Python版本包括3.6，3.7和3.8。
安装使用
pip3
：
pip3 install dbr
安装之后可以通过Python3简单测试下。
在Jetson Nano上运行Python条码识别示例
通过示例代码可以快速熟悉Python接口：https://github.com/Dynamsoft/python-barcode.
运行程序前去Dynamsoft网站上获取一个30天有效期注册码：https://www.dynamsoft.com/customer/license/trialLicense
更新Python代码：
运行视频流实时解码
test_DecodeVideoByCamera.py
。
注意：你需要实现安装OpenCV（https://github.com/opencv/opencv），用于打开摄像头。
在Jetson Nano上运行C/C++条码识别示例
Dynamsoft官网目前只提供了ARM32的包（https://www.dynamsoft.com/Downloads/Dynamic-Barcode-Reader-Download.aspx）。
下载解压之后可以获得头文件，库文件和文档。
在ARM64的系统上无法编译链接ARM32的库。
如果下载了Python的安装包，可以从Python的包目录里获取ARM64的动态链接库。把它拷贝到工程目录覆盖ARM32的库。
cp /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/dbr/libDynamsoftBarcodeReader.so ~/Dynamsoft/BarcodeReader/lib/
现在就可以成功编译和运行C/C++的示例代码了：
make
./ReadBarcode ../../../images/AllSupportedBarcodeTypes.tif
相关资源
- Jetson Nano Developer Kit (https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit): Nvidia官方开发包
- Linaro Toolchain (https://www.linaro.org/downloads/): ARM交叉编译器
源码
https://github.com/Dynamsoft/arm32-arm64-barcode-sample