Opencv嵌入式图像处理（二）Jeston Tk1 安装OpenCV

（博主原创，未经许可不得转载）

Tegra 平台为OpenCV提供了GPU加速的功能。除了OpenCV中的GPU模块外，例如核心的Core模块等一系列OpenCV中的常用模块都可以使用GPU加速。但是GPU加速的前提是你已经安装好Cuda并且用nvcc device 编译OpenCV。

在Jetson配置OpenCV和Cuda有两种方法，一种是使用官方的Jetpack安装方法，可以安装最新的Tegra4OpenCV。这需要你有一台Ubuntu 14.04 LST X64系统的电脑，并使得Jetson Tk1进入Recovery模式，此方法在后续教程中再涉及。

最新Jetpcak安装包下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1c2x8tFi 密码：1mi9

更新时间2016/6/16

第二种方式是下载好各个部分的安装包下载好以后直接在Jeston tk1上安装，此种方法的好处是不用使用Ubuntu X64的系统，可以减少使用Windows用户的使用负担。但此方法仅限于教程版本安装，每个版本的安装方法不同，不可兼容，阅读是请务必注意Cuda, Tegra4OpenCV, OpenCV相对应的版本号。安装步骤也请严格按照Cuda->Tegra4OpenCV->OpenCV的顺序，切忌颠倒。

1. 安装Cuda

首先确认你的Tk1的系统是R21.4，否则你可能需要刷机或是安装低版本的Cuda。确认方法：

0.1 进入超级用户模式

sudo -s

0.2 查看版本号

uname -m && cat /etc/*release

下载 cuda-repo-l4t-r21.3-6-5-prod_6.5-50_armhf.deb 安装包（注意版本号！！）

下载链接：http://pan.baidu.com/s/1qXVzAR6 密码：r17y

(r19.8版本以后，Nvidia官网不再提供单独的cuda,Tegra4opencv安装包，此安装包为JetPackTK1-1.2-cuda6.5-linux-x64.run中析出的版本，以方便大家安装)

安装Cuda

cd 到你保存安装包的路径下

dpkg -i cuda-repo-l4t-r21.3-6-5-local_6.5-50_armhf.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-toolkit-6-5

可能遇到的问题（持续更新中）

没有启用Universe的源，会提示无cuda-toolket-6-5 解决方法：sudo apt-add-repository universe

使用了非官方的Ubuntu source，有些国内的服务器虽然速度快，但是基本不更新，所有建议不要修改Source.list里的内容

没有更新源：sudo apt-get update

3.添加用户组

sudo usermod -a -G video $USER

4.添加环境变量

gedit ~/.bashrc

在记事本的最后添加：

# Add CUDA bin & library paths:
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH

点击保存退出（这一步一定要在超级用户下完成）

.

source ~/.bashrc

5.检查CUDA是否安装完成

nvcc -V

如果出现一下信息表示已经安装完成：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2014 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Feb_17_22:53:16_CST_2015
Cuda compilation tools, release 6.5, V6.5.45
this message indicates you have successfully installed Cuda

第四行为安装的CUDA版本号。

2. 安装OpenCV

安装好了CUDA之后我们就可以安装OpenCV了，安装OpenCV主要分为安装Tegra4OpenCV和OpenCV源码两个部分。

1.安装一些必要的组件

1.1 基本的g++编译器和cmake
sudo apt-get install build-essential make cmake cmake-curses-gui g++
1.2 输入输出库
sudo apt-get install libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev
1.3 Video4Linux摄像头模块
sudo apt-get install libv4l-dev
1.4 Eigen3模块
sudo apt-get install libeigen3-dev
1.5 OpenGL开发模块（并不是OpenGL全体）
sudo apt-get install libglew1.6-dev
1.6 GTK库函数
sudo apt-get install libgtk2.0-dev

2.下载 libopencv4tegra-repo_l4t-r21_2.4.10.1_armhf.deb**（注意版本！！）**

下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1miKY9nE 密码：ol4n

3.启用Universe源

sudo apt-add-repository universe
sudo apt-get update

4.安装Tegra4OpenCV

sudo dpkg -i libopencv4tegra-repo_l4t-r21_2.4.10.1_armhf.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv4tegra libopencv4tegra-dev

注意：此方法不适用于最新的libopencv4tegra-repo_2.4.12.3_armhf_l4t-r21.deb安装包，如果希望安装最新版本请使用Jetpack安装。

5.下载Opencv Linux 2.4.10

注意：此处如果用2.4.9编译会在83%出现编译错误，这是2.4.9自身的一个BUG，2.4.10已经修复。

下载链接：http://pan.baidu.com/s/1o8myB4Q 密码：glkr

读者也可自行前往OpenCV.org下载源码。

6.编译OpenCV

cd 到含有OpenCV的文件夹下：

unzip opencv-2.4.10.zip
cd  /**YOUR_PATH_OPENCV**/opencv-2.4.10/
mkdir build
cd build
cmake -DWITH_CUDA=ON -DCUDA_ARCH_BIN="3.2" -DCUDA_ARCH_PTX="" -DBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF ..

这一步通过以后会出现config OK 的标志，表示检查已经成功，可以编译了。

最后一句中 .. 的意思表示你的MakeFile文件在上一层文件夹，如果系统提示找不到MakeFile文件的话可以将它改为包含OpenCV Makefile的路径。

7.编译OpenCV

sudo make -j4 install

出现上图表示已经开始编译，编译过程大约需要20分钟。



可以看到OpenCV的GPU模块使用NVCC进行编译



core模块也使用NVCC进行了编译。



如果最后没有出现错误（如上图）表示OpenCV已经安装成功。

8.配置环境变量

echo "# Use OpenCV and other custom-built libraries." >> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib/" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

这样OpenCV的配置就大功告成了，接下来我们就可以在Jeston tk1上使用基于GPU加速的OpenCV函数库了！

（经昨夜隔壁实验室宝宝的测试，此方法亦可用在大疆妙算Mainfold 图像处理单元上）