如何在Jetson TX2上成功安装OpenCV 3.4.0版本？

本文共计1006个文字，预计阅读时间需要5分钟。

参考文章：《如何在我的Jetson TX2上构建TensorFlow 1.8.0》

与参考文章内容相似，以下是对该文章开头内容的简化描述：

在Jetson TX2上构建TensorFlow 1.8.0的过程

当我们使用python3进行编程时，若import cv2不起作用，可能是由于未预先安装。建议提前安装相关库以确保顺利使用。

参考文章：How I built TensorFlow 1.8.0 on Jetson TX2

与参考文章大部分都是相似的，如果不习惯看英文，可以看看我下面的描述

在我们使用python3进行编程时，import cv2不起作用。由于预先安装的opencv是与python2.7绑定的，如果想在python3环境下使用，我们需要重新编译opencv

先决条件

已经在Jetson TX2上安装了JetPack-3.3(或JetPack-3.2.1或JetPack-3.1)

安装步骤

首先清理旧的opencv包，并构建opencv所需的依赖项

1. 删除所有由JetPack(或OpenCV4Tegra)安装的旧opencv内容

sudo apt-get purge libopencv*

2.我更喜欢使用新版本的numpy(与pip一起安装)，所以我也要删除这个python-numpy apt包

sudo apt-get purge python-numpy

3. 删除其他未使用的apt包

sudo apt autoremove

4. 将所有已安装的apt软件包升级到最新版本(可选做)

sudo apt-get update sudo apt-get dist-upgrade

5. 将gcc apt包更新到最新版本(强烈推荐)

sudo apt-get install --only-upgrade g++-5 cpp-5 gcc-5

6. 基于jetson安装opencv依赖项

sudo apt-get install build-essential make cmake cmake-curses-gui g++ libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev libv4l-dev libeigen3-dev libglew-dev libgtk2.0-dev

7. 为gstreamer安装依赖项

sudo apt-get install libdc1394-22-dev libxine2-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

8. 安装其他依赖项

sudo apt-get install libjpeg8-dev libjpeg-turbo8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev libavcodec-dev sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev libatlas-base-dev gfortran sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev liblapacke-dev

9. 安装QT5的依赖项

sudo apt-get install qt5-default

10. 安装python3的依赖项

sudo apt-get install python3-dev python3-pip python3-tk sudo pip3 install numpy sudo pip3 install matplotlib

修改matplotlibrc的41行，‘backend : TkAgg‘

sudo vim /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

vim技巧 : 按Esc，set nu(显示行号)

11.安装python2的依赖项

sudo apt-get install python-dev python-pip python-tk sudo pip2 install numpy sudo pip2 install matplotlib

修改matplotlibrc的41行，‘backend : TkAgg‘

sudo vim /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

在下载和编译opencv-3.4.0之前，需要先进行一些修改。具体点说是修改/usr/local/cuda/include/cuda_gl_interop.h 并修复libGL.so的符号链接

sudo vim /usr/local/cuda/include/cuda_gl_interop.h cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu/ sudo ln -sf tegra/libGL.so libGL.so

下面是cuda_gl_interop.h的62行到68行，修改后如下：

//#if defined(__arm__) || defined(__aarch64__) //#ifndef GL_VERSION //#error Please include the appropriate gl headers before including cuda_gl_interop.h //#endif //#else #include <GL/gl.h> //#endif

接下来，下载opencv-3.4.0源代码，cmake并编译。注意，opencv_contrib模块(cnn/dnn之类的东西)会在pycaffe上引起问题，所以经过一些实验之后，我决定完全不包含这些模块。

mkdir -p ~/src cd ~/src wget github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip \ -O opencv-3.4.0.zip unzip opencv-3.4.0.zip 2. Build opencv (CUDA_ARCH_BIN="6.2" for TX2, or "5.3" for TX1) cd ~/src/opencv-3.4.0 mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN="6.2" -D CUDA_ARCH_PTX="" -D WITH_CUBLAS=ON -D ENABLE_FAST_MATH=ON -D CUDA_FAST_MATH=ON -D ENABLE_NEON=ON -D WITH_LIBV4L=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON .. make -j4 sudo make install

如果下载opencv源码较慢，可以在windows的浏览器中输入网址github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip手动下载源码包，之后将源码包放入TX2

验证安装是否成功

ls /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/cv2.* /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/cv2.cpython-35m-aarch64-linux-gnu.so ls /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.* /use/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so python3 -c ‘import cv2; print(cv2.__version__)‘ 3.4.0 python2 -c ‘import cv2; print(cv2.__version__)‘ 3.4.0

在Jetson TX2上正确安装了opencv-3.4.0之后，我们可以使用python脚本捕获和显示来自Jetson机载摄像机、USB网络摄像头或IP摄像头的实时视频。跟随这篇文章:如何用Python在Jetson TX2上捕获和显示摄像机视频。