eigen库与opencv库一起用报错

当使用独立的Eigen库与OpenCV结合时,可能会遇到引用冲突的问题。解决办法是调整头文件#include的顺序,确保Eigen的头文件在OpenCV之前。通过cv::cv2eigen和cv::eigen2cv可以实现两者矩阵的相互转换。

opencv里面也有eigen,所以两个一起用的时候要区分。

我找的一个代码用的是独立的eigen库,一开始报错是指向了opencv中的eigen。解决方法是,改变#include 的顺序,eigen在前,opencv在后。

参考了一个转换方法:

eigen 与 opencv 矩阵的相互转换

代码示例:

#include <iostream>

#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Core> // eigen 头文件必须放在 opencv 前面
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/eigen.hpp>

int main()
{
    cv::Mat c_data(2,2,CV_32F);
    c_data = (cv::Mat_<float>(2,2) << 1,2,3,4);

    /* cv::Mat ---> Eigen::Matrix */
    Eigen::Matrix2d m_data;
    cv::cv2eigen(c_data, m_data); 
    std::cout << m_data << std::endl;

    /* Eigen::Matrix --> cv::Mat */
    cv::Mat c_data2;
    cv::eigen2cv(m_data, c_data2);
    std::cout << c_data2 << std::endl;

    return 0;
}
 

<think>好的,用户想在Jetson设备上安装OpenCV和PCL。首先,我需要回忆相关的安装步骤,尤其是针对Jetson平台的特定注意事项。Jetson设备通常使用ARM架构,所以可能需要从源码编译安装,或者利用预编译的包。 首先看OpenCV。根据用户提供的引用,特别是引用[3],里面提到在Jetson AGX Xavier上复制cv2.so文件到conda环境。这可能是一种方法,但可能只适用于特定版本的OpenCV。不过更常规的方法可能是通过源码编译,这样可以确保兼容性和功能支持。比如,用户引用[2]提到了下载OpenCV 3.2.0源码并解压,但较新的版本可能需要不同的步骤。另外,Jetson设备通常推荐使用JetPack SDK,其中可能已经包含OpenCV,但用户可能需要更高版本或自己编译。 然后是PCL。PCL(点云)的安装通常需要从源码编译,尤其是在ARM平台上,因为APT仓中的版本可能较旧或不存在。需要安装依赖项,如Boost、Eigen、FLANN等,然后下载源码,配置,编译安装。 接下来,我需要整理步骤。对于OpenCV,可能的步骤包括:1. 安装依赖项;2. 下载源码;3. 配置CMake;4. 编译安装;5. 配置环境变量。而对于PCL,类似步骤:安装依赖、下载源码、编译安装。 还要考虑用户是否使用虚拟环境,如conda,这时候可能需要将编译后的链接到虚拟环境中,如引用[3]中的做法,复制cv2.so到对应目录。另外,需要注意Python版本,比如用户是否使用Python3.6或其他版本。 可能的挑战包括编译时间过长,依赖项安装错误,以及版本兼容性问题。需要提醒用户耐心等待编译,并确保所有依赖项正确安装。此外,参考用户提供的引用,引用[1]提到OpenCV安装教程,可能需要参考类似指南,但针对Jetson调整步骤。 最后,生成相关问题时要涵盖常见问题,比如安装失败、性能优化、版本选择等。</think>### 在Jetson平台上安装OpenCV和PCL的步骤 #### 一、安装OpenCV Jetson设备基于ARM架构,推荐通过源码编译安装OpenCV以适配硬件性能。以下是具体步骤: 1. **安装依赖项** ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y cmake libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libgtk2.0-dev libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev libopenexr-dev ``` 2. **下载OpenCV源码** 以OpenCV 4.5.5为例(版本可根据需求调整): ```bash wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.5.zip unzip opencv.zip && cd opencv-4.5.5 ``` 3. **配置CMake并编译** 启用CUDA加速(Jetson GPU支持): ```bash mkdir build && cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D WITH_CUDA=ON \ -D CUDA_ARCH_BIN=7.2 \ # Jetson AGX Xavier/Nano的算力值 -D ENABLE_NEON=ON \ -D WITH_LIBV4L=ON .. make -j$(nproc) # 使用多线程加速编译 sudo make install ``` 4. **验证安装** 在Python环境中测试: ```python import cv2 print(cv2.__version__) # 应输出4.5.5 ``` > **提示**:若使用Python虚拟环境,需手动将编译生成的`cv2.so`文件复制到虚拟环境的`site-packages`目录(参考引用[3])。 --- #### 二、安装PCL PCL(点云)通常需要从源码编译安装: 1. **安装依赖项** ```bash sudo apt-get install -y libboost-all-dev libeigen3-dev libflann-dev libvtk6-dev libqhull-dev ``` 2. **下载PCL源码** 以PCL 1.11.1为例: ```bash wget https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/archive/refs/tags/pcl-1.11.1.tar.gz tar -xvf pcl-1.11.1.tar.gz && cd pcl-pcl-1.11.1 ``` 3. **编译安装** ```bash mkdir build && cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release .. make -j$(nproc) sudo make install ``` 4. **验证安装** 编写测试程序读取点云文件,或使用命令行工具: ```bash pcl_viewer sample.pcd ``` --- #### 三、常见问题解决 1. **编译OpenCV时CUDA报错** 检查CUDA版本是否Jetson JetPack版本匹配,更新CMake参数中的`CUDA_ARCH_BIN`(如Jetson Xavier为7.2,Orin为8.7)[^1]。 2. **Python环境中找不到OpenCV模块** 手动复制编译生成的`.so`文件到虚拟环境路径(参考引用[3]): ```bash cp /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2/python-3.6/cv2.cpython-36m-aarch64-linux-gnu.so ~/conda/envs/env36/lib/python3.6/site-packages/ ``` 3. **PCL依赖冲突** 确保`libvtk`版本PCL源码兼容,若使用Ubuntu 18.04以上版本,可尝试降级至`libvtk6`。 ---
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