简介

Nvidia Jetson 官方刷机流程结束以后，虽然安装了opencv，但是此版本是CPU版本，并且不包含Cpp版本。如果想要完整的OpenCV支持，需要从源码编译。本文介绍如何下载编译，并安装OPENCV库，并获得完整的CUDA和gstreamer支持。本教程适同时用于PC以及Jetson端。

下载

本教程使用的Jetpack版本是5.1.1dev，对应的OPENCV版本是4.5.4。去github下载对应的版本源码。要将opencv和contrib一并下载。下载后，将contrib解压在opencv目录下。

https://github.com/opencv/opencv/releases
https://github.com/opencv/opencv_contrib/tags?after=3.4.17

编译安装

 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-4.5.4/modules \
    -D WITH_CUDA=1 \
    -D BUILD_opencv_python3=1 \
    -D BUILD_opencv_python2=0 \
    -D WITH_FFMPEG=1 \
    -D WITH_V4L=ON \
    -D WITH_QT=ON \
    -D WITH_OPENGL=ON \
    -D ENABLE_FAST_MATH=1 \
    -D CUDA_FAST_MATH=1 \
    -D WITH_CUBLAS=1 \
    -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=1 \
    -D WITH_GTK_2_X=ON \
    -D WITH_GSTREAMER=ON \
    ..

由于系统中默认没有安装python2,所以这一选项关闭。WITH_GSTREAMER=ON打开gstreamer功能。WITH_CUDA=1与CUDA进行编译。OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH指定contrib包路径，个人习惯放在opencv项目目录下。配置完成后编译：

make -j16

如果过编译顺利，则进行安装

sudo make install

验证

• Jetson专有
  sudo jtop之后，在INFO标签栏opencv一栏显示绿色Yes。
  
• 通用
  进入python解释器，验证opencv是否包含cuda设备：

import cv2
print(cv2.cuda.printCudaDeviceInfo(0))

如果安装成功，则会显示cuda版本以及硬件参数在内的十分详细的信息。如果失败则会如下所示：

>>> print(cv2.cuda.printCudaDeviceInfo(0))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
cv2.error: OpenCV(4.9.0) /io/opencv/modules/core/include/opencv2/core/private.cuda.hpp:106: error: (-216:No CUDA support) The library is compiled without CUDA support in function 'throw_no_cuda'

>>>