Jetson TX2 opencv3.4的编译安装

本文介绍了如何在Jetson TX2上移除旧版OpenCV并编译安装OpenCV3.4。通过使用pip安装python2的numpy和matplotlib,然后详细说明了编译过程,包括修改特定行以适应环境。安装完成后,验证了在Python2和Python3中都能成功导入CV2,并展示了使用opencv调用摄像头进行人脸识别的示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

先移除之前刷机时TX2板上的OpenCV版本

$ sudo apt-get purge libopencv*
$ sudo apt-get purge python-numpy
$ sudo apt autoremove
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get dist-upgrade
$ sudo apt-get install --only-upgrade g++-5 cpp-5 gcc-5
$ sudo apt-get 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-get install libdc1394-22-dev libxine2-dev \
                   libgstreamer1.0-dev \
                   libgstreamer-plugins-base1.0-dev
$ sudo apt-get install libjpeg8-dev libjpeg-turbo8-dev libtiff5-dev \
                   libjasper-dev libpng12-dev libavcodec-dev
 $ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev \
                   libatlas-base-dev gfortran
 $ sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev liblapacke-dev
 $ sudo apt-get install qt5-default

安装支持python2的numpy和matplotlib,使用pip安装效果更佳

$ sudo apt-get install python3-dev python3-pip python3-tk
  $ sudo pip3 install numpy
  $ sudo pip3 install matplotlib

将第41行修改为 backend : TkAgg

$ sudo vim /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

同样安装支持python2的numpy和matplotlib

$ sudo apt-get install python-dev python-pip python-tk
$ sudo pip2 install numpy
$ sudo pip2 install matplotlib

将第41行修改为 backend : TkAgg

$ sudo vim /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

我在sudo pip2 install matplotlib会报错&#

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在NVIDIA Jetson TX2安装和配置OpenCV的问题。首先,我得回顾一下用户提供的引用资料,看看有没有相关的步骤或者建议。用户提到了四个引用,其中引用[1]和[3]是关于构建和安装OpenCV的项目和步骤,引用[2]提到安装TensorFlow GPU时可能遇到的OpenCV路径问题,而引用[4]则涉及系统配置和模式选择。 首先,用户可能在安装OpenCV时遇到问题,或者需要指导如何正确安装。根据引用[3],安装前可能需要卸载现有的OpenCV库,避免冲突。这应该是第一步,卸载现有的OpenCV。然后,用户需要确保系统依赖项安装正确,比如CMake、Python开发库等,这可能来自引用[1]的项目步骤。 接下来,用户可能需要从源码编译OpenCV,因为预安装的版本可能不满足需求,或者需要特定模块。引用[1]的项目可能提供了特定的配置选项,适用于TX2的硬件优化。因此,下载源码并配置CMake参数是关键步骤,比如开启CUDA支持、NEON优化等,以利用TX2的GPU加速。 编译过程可能会比较耗时,尤其是在TX2上,所以需要提醒用户耐心等待。安装完成后,还需要配置环境变量,确保Python可以找到新安装OpenCV库,这可能涉及到更新LD_LIBRARY_PATH和Python的site-packages,如引用[2]提到的路径验证。 另外,引用[4]提到TX2有不同的运行模式,这可能会影响编译时的性能。用户可能需要切换到高性能模式(比如模式0)来加快编译速度,这也是需要注意的点。同时,固定IP可能对远程访问有帮助,但可能和安装过程关系不大,不过用户可能需要稳定连接进行长时间的编译。 用户可能遇到的问题包括安装依赖项时的错误、CMake配置失败、编译错误或者安装后的路径问题。需要检查是否正确卸载了旧版本,是否正确安装了依赖,CMake参数是否正确,以及环境变量是否设置正确。例如,引用[2]提到如果显示错误,要验证apt源的路径是否正确,这可能涉及到依赖库的安装源。 最后,生成的相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如验证安装、处理常见错误、性能优化以及不同安装方法的比较。例如,用户可能想知道如何确认OpenCV是否正确安装,或者编译时出现内存不足怎么办,以及是否应该使用预编译版本等。 总结步骤应该是:卸载旧版本→安装依赖→下载源码→配置编译选项→编译安装→配置环境→验证安装。同时,注意事项包括模式切换、依赖项完整性和编译时间。确保每一步都参考了提供的引用资料,特别是引用[1]、[3]和[4]中的相关内容。</think>### 在NVIDIA Jetson TX2安装和配置OpenCV的步骤 #### 1. **卸载现有OpenCV(可选)** 如果系统中已存在旧版本OpenCV,建议先卸载以避免冲突: ```bash sudo apt-get purge libopencv* sudo apt autoremove sudo apt-get update ``` (此步骤参考引用[3]的清理操作[^3]) #### 2. **安装系统依赖项** 安装编译OpenCV所需的基础工具和库: ```bash sudo apt-get install -y build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install -y python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev ``` #### 3. **获取OpenCV源码** 从官方仓库克隆源码(推荐使用稳定版本): ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git cd opencv && git checkout <指定版本号> # 例如:4.5.5 ``` #### 4. **配置CMake参数** 创建`build`目录并生成针对TX2优化的配置: ```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=6.2 \ # TX2的GPU架构版本 -D WITH_CUDNN=ON \ -D OPENCV_DNN_CUDA=ON \ -D ENABLE_NEON=ON \ # 启用ARM NEON优化 -D BUILD_opencv_python3=ON \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules .. ``` (部分参数参考引用[1][^1]的硬件适配优化) #### 5. **编译安装** 使用多线程加速编译TX2建议使用`-j4`避免内存溢出): ```bash make -j4 # 根据系统内存调整线程数 sudo make install sudo ldconfig ``` #### 6. **验证安装** - **Python环境验证**: ```python import cv2 print(cv2.__version__) ``` - **C++验证**: ```bash pkg-config --modversion opencv4 ``` #### 7. **环境配置(可选)** 如果Python无法找到OpenCV库,手动添加路径: ```bash echo "/usr/local/lib" | sudo tee -a /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf sudo ldconfig ``` --- ### **注意事项** 1. **性能模式切换** TX2提供多种能耗模式,编译前建议切换至高性能模式(如模式0): ```bash sudo nvpmodel -m 0 # 最大化CPU/GPU性能 ``` (参考引用[4]的Nvpmodel配置[^4]) 2. **依赖项完整性** 若安装失败,检查`/etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list`中的软件源配置(参考引用[2][^2]) 3. **编译时间预估** TX2上完整编译OpenCV约需2-4小时,建议连接稳定电源。 --- ###
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值