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NVIDIA TX2(Ubuntu16.04)+CUDA8.0+OpenCV3.4环境配置

分类: 文章 • 2022-10-10 19:34:00

本帖是配置OpenCV过程中遇到的各种问题汇总整理而来，感谢开放社区各位大虾的分享，文中涉及转载的地方都有标注。

本文内容提供的方法皆经过实际操作验证，如有遗漏欢迎补充，欢迎留言谈论。

1. TX2刷机过程

TX2 Jetpack3.0 刷机时可以选择CUDA toolkit 和OpenCV，但是TX2刷机以后查询不到版本信息，需要手动安装配置

TX2刷机流程可参考：https://www.ncnynl.com/archives/201706/1739.html

2.CUDA 8.0安装

1) 根目录下执行如下指令安装CUDA 8.0版本

$cd ~
$wget http://developer.download.nvidia.com/devzone/devcenter/mobile/jetpack_l4t/013/linux-x64/cuda-repo-l4t-8-0-local_8.0.84-1_arm64.deb

$ sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-8-0-local_8.0.84-1_arm64.deb
$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install cuda-toolkit-8-0

参考http://www.mobibrw.com/2017/8691

2) CUDA 8.0 环境配置及示例运行

#安装完成后查看版本信息，如果显示具体版本信息则安装完成，否则检查环境变量设置

nvcc -V

#如果命令无法找到，则在TX2上设置环境变量
sudo gedit /etc/bash.bashrc

#在文件的末尾加入如下，然后reboot
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

#在cuda对应的example中所在的目录下执行 sudo make 命令，看能示例否跑起来？
如果运行示例出现未授权报错，修改 NVIDIA/samples/common/inc/help_gl.h放开ARM编译宏,修改第105行为：

#if !defined(GLX_EXTENSION_NAME) || defined(_arm_) || defined(_aarch64_)

参考https://blog.****.net/qq_38880380/article/details/76209300

示例成功运行，CUDA 8.0配置完成，接着进行一下步工作，安装成功以后才写的帖子，可惜当时没及时截图

3.OpenCV安装

OpenCV安装及配置可以参考官网提供的教程https://docs.opencv.org/3.2.0/d6/d15/tutorial_building_tegra_cuda.html

也可以参考如下链接https://blog.****.net/qq_38880380/article/details/77069187

主要补充期间可能遇到的问题：

按照官网提示需要先在本机安装如下工具，CMake, gcc, Python自行问度娘安装方法

Prerequisites for Ubuntu Linux

These are the basic requirements for building OpenCV for Tegra on Linux:

  • CMake 2.8.10 or newer
  • CUDA toolkit 8.0 (7.0 or 7.5 may also be used)
  • Build tools (make, gcc, g++)
  • Python 2.6 or greater

cmake过程一直出现目录不存在等问题，除了必要的修改_DCUDA_ARCH_BIN=6.2之外，附上我成功执行的脚本

opencv目录下：

 $ mkdir build

 $ cd build

cmake \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ \
    -DBUILD_PNG=OFF \
    -DBUILD_TIFF=OFF \
    -DBUILD_TBB=OFF \
    -DBUILD_JPEG=OFF \
    -DBUILD_JASPER=OFF \
    -DBUILD_ZLIB=OFF \
    -DBUILD_EXAMPLES=ON \
    -DBUILD_opencv_java=OFF \
    -DBUILD_opencv_python2=ON \
    -DBUILD_opencv_python3=OFF \
    -DENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \
    -DWITH_OPENCL=OFF \
    -DWITH_OPENMP=OFF \
    -DWITH_FFMPEG=ON \
    -DWITH_GSTREAMER=OFF \
    -DWITH_GSTREAMER_0_10=OFF \
    -DWITH_CUDA=ON \
    -DWITH_GTK=ON \
    -DWITH_VTK=OFF \
    -DWITH_TBB=ON \
    -DWITH_1394=OFF \
    -DWITH_OPENEXR=OFF \
    -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-8.0 \
    -DCUDA_ARCH_BIN=6.2 \
    -DCUDA_ARCH_PTX="" \

    ../

如果下载的是opencv_extra需要跑官方示例，执行以下脚本，注意实际目录位置

cmake \

    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ \
    -DBUILD_PNG=OFF \
    -DBUILD_TIFF=OFF \
    -DBUILD_TBB=OFF \
    -DBUILD_JPEG=OFF \
    -DBUILD_JASPER=OFF \
    -DBUILD_ZLIB=OFF \
    -DBUILD_EXAMPLES=ON \
    -DBUILD_opencv_java=OFF \
    -DBUILD_opencv_python2=ON \
    -DBUILD_opencv_python3=OFF \
    -DENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \
    -DWITH_OPENCL=OFF \
    -DWITH_OPENMP=OFF \
    -DWITH_FFMPEG=ON \
    -DWITH_GSTREAMER=OFF \
    -DWITH_GSTREAMER_0_10=OFF \
    -DWITH_CUDA=ON \
    -DWITH_GTK=ON \
    -DWITH_VTK=OFF \
    -DWITH_TBB=ON \
    -DWITH_1394=OFF \
    -DWITH_OPENEXR=OFF \
    -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-8.0 \
    -DCUDA_ARCH_BIN=6.2 \
    -DCUDA_ARCH_PTX="" \
    -DINSTALL_C_EXAMPLES=ON \
    -DINSTALL_TESTS=OFF \
    -DOPENCV_TEST_DATA_PATH=../opencv_extra/testdata \

    ../

完成之后会有如下提示：

NVIDIA TX2(Ubuntu16.04)+CUDA8.0+OpenCV3.4环境配置

接下来就是make， make install 过程；make过程时间较长，可以泡茶打水冲咖啡。。。

教程简单，动手不易，孰能生巧，仅以此文mark下期间过程，供借鉴参考



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