在jetson nano中配opencv环境（python通用）

英伟达开发板是arm64，所以换源就要换成是支持arm64的国内源（不做详细介绍，但是挺重要）

1.默认你的jetson nano已经安装镜像并启动。打开控制终端，输入如下命令安装依赖库

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential python3 python3-dev python3-pip python3-pandas python3-opencv python3-h5py libhdf5-serial-dev hdf5-tools nano ntp

2.安装opencv

• 构建OpenCV的第一步是在Jetson Nano上定义交换空间。
• Jetson Nano具有4GB RAM。这不足以从源代码构建OpenCV。因此，我们需要在Nano上定义交换空间以防止内存崩溃

• pip3 install virtualenv
  python3 -m virtualenv -p python3 env 
  echo "source env/bin/activate" >> ~/.bashrc
  source ~/.bashrc
  

  　　

# Turn off swap
sudo swapoff /var/swapfile
# Allocates 4G of additional swap space at /var/swapfile
sudo fallocate -l 4G /var/swapfile
# Permissions
sudo chmod 600 /var/swapfile
# Make swap space
sudo mkswap /var/swapfile
# Turn on swap
sudo swapon /var/swapfile
# Automount swap space on reboot
sudo bash -c 'echo "/var/swapfile swap swap defaults 0 0" >> /etc/fstab'
# Reboot
sudo reboot

　　

安装opencv依赖项，用aptitude来进行操作：

# Update
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
# Pre-requisites
sudo aptitude install build-essential cmake unzip pkg-config
sudo aptitude  install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
sudo aptitude  install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo aptitude  install libxvidcore-dev libx264-dev

#下面这个会告诉你有冲突项，你第一次选择n，第二次之后选择y即可
sudo aptitude  install libgtk-3-dev


sudo aptitude  install libatlas-base-dev gfortran
sudo aptitude  install python3-dev

　

下载opencv4.1源代码（可以自己下载好再上传上去linux中，也就是用xshell6的rz上传文件）

# Create a directory for opencv
mkdir -p projects/cv2
cd projects/cv2
 
# Download sources
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.0.zip
 
# Unzip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
 
# Rename
mv opencv-4.1.0 opencv
mv opencv_contrib-4.1.0 opencv_contrib

　　

进入虚拟环境

source ~/env/bin/activate
# Install Numpy
pip install numpy

　　

创建工作文件

# Create a build directory
cd projects/cv2/opencv
mkdir build
cd build

　　

以下代码都是在build路径中进行操作

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE 
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON 
    -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF 
    -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON 
    # Contrib path
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/projects/cv2/opencv_contrib/modules 
    # Your virtual environment's Python executable
    # You need to specify the result of echo $(which python)
    -D PYTHON_EXECUTABLE=~/env/bin/python 
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

　　

上传缺少的文件（可能缺少）：

 https://files.cnblogs.com/files/ikic/boostdesc_bgm.i,vgg_generated_48.i%E7%AD%89.rar

上面下载好之后，将里面所有的文件放去 opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/

cd projects/cv2/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/

　　然后用xshell的rz上传里面所有文件

 

 有的话会说上传错误，一个一个上传。

上传成功之后回到build的工作目录中

cd projects/cv2/opencv/build

　　

make -j2

　　

在编译过程中，会遇到一些问题：

 引用最爱铅笔字的博客（当时没有截屏）：

这次跑到73%的时候又出现错误了fatal error: features2d/test/

: 没有那个文件或目录
 #include "features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp"
          ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

 遇到这种问题，

是头文件有点问题，把下面文件夹里的两个文件拷贝到opencv_contrib/modules/xfeatures2d/test

在打开这个文件，修改下头文件。

复制粘贴之后就修改报错的那个文件

将下面这句话改成
 #include "features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp"
 然后以此类推，哪里报错就修改那里的文件的头include，哪个文件缺失就从opencv那移过来

这些错误修改之后就运行（可重复运行）

make -j2

　

直到后面全部运行成功

在build中安装opencv

# Install OpenCV
sudo make install
sudo ldconfig

　　

将构建的OpenCV库链接到虚拟环境virtualenv

# Go to the folder where OpenCV's native library is built
cd /usr/local/lib/python3.6/site-packages/cv2/python-3.6
ls
# Rename（xxx是可替代的，看ls之后的结果来进行下一步修改）
mv cv2.cpython-36m-xxx-linux-gnu.so cv2.so
# Go to your virtual environments site-packages folder
cd ~/env/lib/python3.6/site-packages/
# Symlink the native library
ln -s /usr/local/lib/python3.6/site-packages/cv2/python-3.6/cv2.so cv2.so

　　这样就完成了