NVIDIA TX2入門系列之二：獨立安裝OpenCV

上篇TX2完成刷機，安裝SDK軟件包後，登陸TX2的ubuntu系統，就可以愉快的玩耍了，由於默認的SDK只安裝了OpenCV的插件，如果想要運行一些深度學習的實例，還需要完整的OpenCV軟件包，本篇主要介紹常用的OpenCV 3.4.0版本在TX2上的安裝。

運行環境

• TX2 ubuntu18.04
• CUDA版本 10.0
• Jetpack4.3
• OpenCV3.4.0

更新安裝環境

<code>sudo apt update   //apt和apt-get安裝常用軟件基本差不多，apt就可以
sudo apt upgrade
sudo apt autoremove  //刪除錯誤文件

sudo apt purge libopencv*   //刪除當前殘留的opencv文件
sudo apt purge python-numpy   //刪除當前的pytho-numpy/<code>

安裝依賴軟件包

OpenCV依賴的軟件包比較多，而且有版本適配的要求，以下是CUDA10環境安裝OpenCV3.4.0所需依賴包，其它環境需要search相應的依賴包。

<code>sudo apt search xxx   //xxx可以用通配符搜索相應的軟件包/<code>

接下來開始依賴包：

<code>sudo apt install  g++-5 cpp-5 gcc-5   //安裝編譯器 

sudo apt install build-essential make cmake cmake-curses-gui \\
                       g++ libavformat-dev libavutil-dev \\
                       libswscale-dev libv4l-dev libeigen3-dev \\
                       libglew-dev libgtk2.0-dev
sudo apt install libdc1394-22-dev libxine2-dev \\   //安裝gstreamer
                       libgstreamer1.0-dev \\
                       libgstreamer-plugins-base1.0-dev
sudo apt install libjpeg8-dev libjpeg-turbo8-dev libtiff5-dev \\   //安裝照片處理包
                       libjasper-dev libpng12-dev libavcodec-dev
sudo apt install libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev \\     //安裝視頻相關包
                       libatlas-base-dev gfortran\\
                       libopenblas-dev liblapack-dev liblapacke-dev
sudo apt install qt5-default  //安裝QT5支持

sudo apt install python3-dev python3-pip python3-tk    //安裝python3支持，版本為3.6
sudo pip3 install scipy 
sudo pip3 install numpy
sudo pip3 install matplotlib   //務必先安裝成功scipy和numpy再安裝matplotlib，否則會出錯

sudo apt install python-dev python-pip python-tk   //安裝python支持，版本為2.7，Jetpack默認安裝的是2.7版本
sudo pip install scipy
sudo pip install numpy
sudo pip install matplotlib/<code>

依賴包安裝完成後，需要需要matplotlibrc文件，否則後邊安裝OpenCV會失敗。

<code>cd  /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/mpl-data/    //進入修改目錄
sudo vim matplotlibrc    //打開matplotlibrc文件，不熟悉vim的可以用gedit打開
backend      : TkAgg       //找到line41，將“agg”修改為“TkAgg”/<code>

修改cuda_gl_interop.h文件，兼容OpenGL。

<code>cd sudo vim /usr/local/cuda/include/
sudo vim cuda_gl_interop.h
//#if defined(__arm__) || defined(__aarch64__)     //註釋掉line62-line68，釋放line67
//#ifndef GL_VERSION
//#error Please include the appropriate gl headers before including cuda_gl_interop.h 

//#endif
//#else
 #include 
//#endif/<code>

安裝OpenCV

從OpenCV官網下載3.4.0版本，也可以從github clone源碼，官網鏈接：https://opencv.org/releases.html

下載完成後開始安裝：

<code>unzip opencv-3.4.0.zip   //解壓文件
cd opencv-3.4.0   //進入軟件包
mkdir build          //創建編譯目錄
cd bulid

//cmake生成配置文件，TX2的CUDA_ARCH_BIN是6.2
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 j8   //8核CPU加速編譯
  sudo make install /<code>

到此支持python2.7和python3.6的OpenCV安裝完成，如果需要支持C++調用，還需要修改配置。

<code>sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf  //修改配置文件，文件末尾添加“/usr/local/lib”
sudo ldconfig/<code>

<code>sudo gedit /etc/bash.bashrc   //修改bash文件，文件末尾添加如下2行：

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig  
export PKG_CONFIG_PATH  

source /etc/bash.bashrc    //使配置生效/<code>

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