jetson nx cmake jtop opencv安装

最新推荐文章于 2025-09-21 17:49:38 发布

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#jetson nx #环境配置

该博客详细介绍了如何在JetsonNX设备上安装cmake、jtop和OpenCV。首先从官网下载aarch64版本的cmake并配置环境变量，接着通过apt-get安装pip3和升级系统，然后使用pip3安装jtop并运行。最后，下载OpenCV源码，进行编译和安装，确保CUDA支持，并验证安装成功。

jetson nx刷机后需要安装一系列

（1） cmake
在官网上下cmake的包，解压
注：板子要下aarch64版本的

sudo vi ~/.bashrc
在最后一行加上

export CMAKE_HOME=解压的文件夹/cmake-XXXX-linux-aarch64/bin #XXX处根据版本而定
export PATH=$CMAKE_HOME:$PATH

然后 source ~/.bashrc即可
查看cmake版本 cmake -version

（2） jtop

安装pip3

sudo

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前言一般情况下 Jetpack安装下来的时候，是自带cmake的 -version= 3.10 安装检查环境配置 sudo apt-get install gcc sudo apt-get install g++ sudo apt-get install make 源码安装直接在Cmake官网下载源码包官网下载链接 ![[Pasted image 20211109202932.png]] 解压在相应文件夹，博主解压在了home 文件夹下， cd cmake #进入 cmake

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<think>好的，我现在需要帮助用户在Jetson Orin NX上安装和配置支持CUDA加速的OpenCV。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，看看有哪些步骤和注意事项。用户提供了四个引用，都是关于在Jetson设备上安装OpenCV的教程，其中提到需要安装支持CUDA的版本，因为自带的可能不支持。首先，用户需要安装支持CUDA的OpenCV，可能需要从源码编译。根据引用[1]和[3]，Jetson自带的OpenCV可能不支持CUDA，所以必须手动安装。用户提供的引用中提到了不同的版本，比如4.10.0、4.6.0、4.5.4，所以需要确认用户想安装哪个版本，但用户没有指定，可能需要建议一个稳定版本，比如4.5.4或4.6.0。接下来，安装步骤大致包括：安装依赖项、下载源码、配置CMake选项（确保启用CUDA支持）、编译和安装，以及配置环境变量。引用[4]提到了编译后需要配置ld.so.conf和运行ldconfig，还有可能遇到头文件缺失的问题，比如opencv/cv.h，这可能是因为旧版头文件路径的问题，需要注意OpenCV版本是否兼容。然后，我需要按照这些步骤组织回答，确保每一步都清晰，并且引用正确的来源。同时，用户可能需要知道如何处理常见问题，比如编译错误或环境配置问题。例如，引用[4]中的fatal error可能是因为头文件路径不正确，需要检查安装路径是否正确添加到包含路径中。另外，用户可能还需要安装cv_bridge，如引用[3]提到的，但用户的问题主要是安装OpenCV，所以可能暂时不需要深入这部分，除非用户后续提问相关问题。最后，生成相关问题需要考虑用户在安装过程中可能遇到的后续问题，比如性能优化、验证安装是否正确、常见错误处理等。根据引用中的内容，可以提出关于性能分析、不同版本的选择、头文件错误处理等问题。需要注意的是，所有行内数学表达式要用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能涉及代码和命令较多，数学公式较少。不过如果有提到算法或计算，比如编译时的线程数设置，可能需要用公式表示，但这里可能不需要。现在，我需要将上述思考整理成一个结构清晰的回答，分步骤说明安装过程，并引用提供的资料，最后生成相关问题。</think>### 在 Jetson Orin NX 上安装和配置 OpenCV 的步骤以下是基于引用内容的详细流程，支持 CUDA 加速的 OpenCV 安装方法： --- #### **1. 安装系统依赖** 首先安装编译 OpenCV 所需的基础工具和依赖库： ```bash sudo apt update sudo apt install -y cmake build-essential git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ``` --- #### **2. 下载 OpenCV 源码** 选择一个稳定版本（例如 OpenCV 4.6.0），从 GitHub 克隆源码： ```bash git clone --branch 4.6.0 https://github.com/opencv/opencv.git git clone --branch 4.6.0 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` --- #### **3. 配置 CMake 并启用 CUDA 支持** 进入 OpenCV 源码目录，创建 `build` 文件夹并配置 CMake： ```bash cd opencv mkdir build && cd build cmake \ -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D WITH_CUDA=ON \ # 启用 CUDA 加速 -D CUDA_ARCH_BIN=8.7 \ # Jetson Orin NX 的 CUDA 架构版本 -D ENABLE_FAST_MATH=ON \ -D WITH_CUDNN=ON \ # 启用 cuDNN 加速 -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \ # 生成 pkg-config 文件 -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules .. ``` **注意**： - `CUDA_ARCH_BIN` 需根据 Jetson Orin NX 的 GPU 架构设置（可通过 `jtop` 查看）[^2][^4]。 - 若需更多功能（如 Python 绑定），可添加 `-D BUILD_opencv_python3=ON`。 --- #### **4. 编译与安装** 使用多线程加速编译（根据硬件选择线程数，如 `-j6`）： ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 编译时间较长（约 1-2 小时），确保设备供电稳定。 --- #### **5. 配置环境变量** 更新动态链接库并验证安装： ```bash sudo ldconfig # 验证 OpenCV 版本及 CUDA 支持 pkg-config --modversion opencv4 ``` 若输出类似 `4.6.0` 且 CUDA 标志为 `ON`，则安装成功[^3][^4]。 --- #### **6. 解决常见问题** - **头文件缺失错误**：若出现 `fatal error: opencv/cv.h: No such file or directory`，需确认安装路径是否正确，并检查代码是否兼容 OpenCV 4.x 的头文件路径（如 `#include <opencv2/core.hpp>`）[^4]。 - **性能验证**：使用 `jtop` 工具查看 GPU 利用率，确认 CUDA 加速是否生效。 --- ###