亲测可用-jetson nano b01上配置cuda加速的opencv_jetson nano cuda加速

前面的文章已经写过如何安装镜像及基础配置
亲测可用-jetson nano B01镜像安装及配置

三、配置opencv，支持cuda加速

3.1卸载自带的opencv

jetson nano的官方镜像中自带opencv，但是不支持显卡加速

输入命令

sudo jtop
1

按下数字7查看INFO界面，可以看到

所以默认自带的是不支持cuda加速（GPU）的,没有办法充分发挥jetson上GPU的性能

卸载自带的opencv的方法

sudo apt-get purge libopencv*
sudo apt-get autoremove
sudo apt-get update
1
2
3

3.1编译安装opencv

安装依赖库

输入以下命令

sudo add-apt-repository "deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial main multiverse restricted universe"
sudo apt update
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev
sudo apt install -y libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev libtiff5-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev libxine2-dev libv4l-dev
sudo apt install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgtk2.0-dev libtbb-dev libatlas-base-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev x264 v4l-utils
sudo apt install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
1
2
3
4
5
6

上面七条命令中可能有重复的，可以不用管，排查问题的时候忘记记录了，多按一遍没有影响。

下载opencv和opencv_contrib源码

分别去opencv和opencv_contrib下载源码。（需要科学上网，可以使用jetson自带浏览器或者在win电脑上下载完使用u盘拷贝过去）

opencv下载

不要直接点击code-Download ZIP!!!因为下载的不一定是你要用的！！！

点击下图位置，在Tags下面选择你需要的版本，我这里以4.5.3为例说明。4.0.0版本我没装成功没找到问题

切换为4.5.3版本后，再点击code-Download ZIP进行下载

opencv_contrib下载

不要直接点击code-Download ZIP!!!因为下载的不一定是你要用的！！！

点击下图位置，在Tags下面选择和opencv一致的版本，一定一定要确保两个的版本一致。

切换为4.5.3版本后，再点击code-Download ZIP进行下载

编译和安装opencv

将 opencv-4.5.3.zip 和 opencv_contrib-4.5.3.zip 放在同一文件夹并解压，将解压后的opencv_contrib-4.5.3放在opencv-4.5.3文件中！(可以使用jetson端的可视化界面进行解压、移动操作，会方便点)

安装cmake（#如果安装了忽略这个，不知道是否装了的就写一遍，重复装会提示的，不影响）

sudo apt-get install make	
1

查看CUDA_ARCH_BIN的值

sudo jtop
1

在INFO页面中查看并记录，一会会用到

查看opencv_contrib的地址

执行命令,查看完整地址，根据你自己的地址来

cd opencv400/opencv_contrib-4.x/modules
pwd
1
2

执行命令

cd opencv400	#注意这里进入到的文件夹中必须包含opencv解压后的所有文件和opencv_contrib文件夹
mkdir build
cd build
1
2
3

将opencv_contrib中的modules中的cudev文件夹复制到opencv/modules里（可以使用linux端的可视化界面，命令行操作不再赘述）

执行cmake

需将下面命令-DCUDA_ARCH_BIN=5.3中的数字修改为前面查到的CUDA_ARCH_BIN的值

需将下面命令-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=之后的路径修改为前面查到的opencv_contrib的地址（一般不用改）

如果这一步你报错了，看看版本对不对

cmake \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=1 \
-DBUILD_opencv_python2=1 \
-DBUILD_opencv_python3=1 \
-DWITH_FFMPEG=1 \
-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \
-DCUDA_ARCH_BIN=5.3 \
-DCUDA_ARCH_PTX=7.2 \
-DWITH_CUDA=1 \
-DENABLE_FAST_MATH=1 \
-DCUDA_FAST_MATH=1 \
-DWITH_CUBLAS=1 \
-DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=1 \
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-4.5.3/modules \
..

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

进行make，然后等待，查看线程数

sudo cat /proc/stat | grep cpu[0-9] -c
1

进行编译，约2-3小时,这一步-j后面的数字，取决于上一条查到的线程数！

sudo make -j4
1

进度到最后可能会出现卡死的情况直接重启就可以。重启不了就来硬的，直接拔电

make编译完成后，进行安装

sudo make install
1

至此安装成功

检验安装结果

在jtop中查看opencv版本号和是否支持cuda

一些报错及解决方案

往上滑发现了这个错误，提示文件缺失，通过查阅网上的资料找到的答案编译OpenCV以及openc_contrib提示缺少boostdesc_bgm.i文件出错的解决。按照此博客成功解决。里面提到的文件地址使用的另一位大佬的。

百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1BeYF8kqEZLAJYQj-MvxpmA

提取码：e1wc

将缺失的文件移动到对应目录后执行以下命令，重新编译

make clean
make -j4
1
2

其他可能遇到的错误及解决方法

报错test_features2d.cpp:51:10: fatal error: features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp