Ubuntu18.04下的Nvidia产品Jetson系列安装opencv3.4

注意你要是“源码编译”装过别的版本的opencv4尽量重刷一下系统在按照本教程安装，nvidia自带的OPENCV可以直接覆盖不用删除，删文件太累了对于我小白 ！

opencv/opencv at 3.4 (github.com)下载地址

sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-java libdc1394-22-dev

你肯定会用qt，如下命令安装qt 

sudo apt-get install qt5-default qtcreator -y
reboot

 

sudo apt-get install cmake-qt-gui

mkdir opencv
cd opencv
unzip 你的两个压缩包

mkdir build
cd build 
cmake-gui .. 

然后会弹出CMake的图形化界面，在上方的两个路径里面，选择好代码所在文件夹的路径和要安装的路径

1.  点击左下方的Configure按钮，选择Unix Makefiles，选择Use default native compilers（默认），然后点击Finish
2. 窗口的中间部分即配置列表，这里和使用cmake命令直接生成makefile文件一致的。正如上文所述，这里通过图形界面的方式来进行配置，更加直观方便。
3. 这里需要对两个地方进行修改：
4. 在CMAKE_BUILD_TYPE 值处输入RELEASE，其他保持不变（如果已经存在就不必修改）。

5. .CMAKE_BUILD_TYPE 改成Release

6. CMAKE_INSTALL_PREFIX 改成自己的路径，默认为/usr/local
7. 勾选WITH_CUDA
8. 确认OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG勾选
9. 确认INSTALL_PYTHON_EXAMPLES为OFF
10. OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH设定为: xxx/opencv_contrib-3.4.0/modules
11. OPENGL 为ON
12. OPENCV_ENABLE_NONFREE为ON ,这是安装opencv专利模块的语句
13. 下方的CMAKE_INSTALL_PREFIX显示了默认的安装目录，生成makefile文件最后执行 make install时就会安装到这个目录，这里可以根据个人需求更改。我这里就不做修改了。
14. 在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH处，选择输入目录（单击这一行后方空白处即可选中）然后选择opencv_contrib-3.4.0文件夹中的modules文件夹，注意，不是只选中opencv_contrib-3.4.0文件夹就好了，需要选中里面的modules文件夹！    如下图所示，然后点Choose。
    注：OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 是用来指定要编译的扩展模块，其中包括OpenCV_contrib模块
15. 点击Generate生成配置文件，这一步应该比较快就完成了
16. 接着，在build目录下打开终端，输入

make -j6
sudo make install

然后就开始安装了，这一步又需要等比较长的时间了,差不多就可以了

默认位置安装，则会安装到系统如下目录：

• /usr/local/bin
• /usr/local/lib
• /usr/local/share

 设置扫描路径

设置扫描路径，这块主要针对自定义位置安装，项目编译后产生的可执行文件、库文件、头文件需要被别的项目引用，扫描路径怎么设置？也有两种方式：

OpenCV编译后会在/OPENCV_DIR_PATH/lib/pkgconfig/下产生opencv.pc文件，里面定义了这些路径变量：

• 1.复制opencv.pc至系统pkgconfig文件夹中
• 2.将opencv.pc所在目录设定到环境变量PKG_CONFIG_PATH

prefix定义了编译安装的主目录；exec_prefix则是可执行文件目录；然后还有include文件夹目录等等。

通过/usr/bin/下的pkg-config命令，会扫描所有系统/usr/lib/下和环境变量PKG_CONFIG_PATH所定义的所有pkgconfig文件夹，这些文件夹都是存放各个程序编译信息.pc文件，pkg-config扫描后，这些.pc文件保存的编译信息就能被其他项目/程序获取。(.pc文件主要定义了安装程序的主目录prefix、可执行程序目录exec_prefix、lib目录libdir、包含目录includedir、sharedlibdir等，有点类似于环境变量，不过更多是为了程序编译服务的)

pkg-config --modversion opencv
pkg-config --cflags --libs opencv
# 查看所有系统将会扫描的pkgconfig文件夹路径；
pkg-config --variable pc_path pkg-config
#根据opencv.pc查看其有那些路径变量
pkg-config --print-variables opencv
#查看opencv.pc中prefix变量的值（即其编译安装的位置）
pkg-config --variable prefix opencv

 自定义安装，我们会在/OPENCV_DIR_PATH/lib/pkgconfig/下发现opencv.pc

 我这里这里是默认/usr/local下安装的，因为我是小白

 将opencv.pc所在目录设定到环境变量PKG_CONFIG_PATH

#修改bash.bashrc文件
sudo vim /etc/bash.bashrc
# 在最后加入：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/OPENCV_DIR_PATH/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
source /etc/bash.bashrc
#查看变量是否生效
echo $PKG_CONFIG_PATH

配置一下再

 主要是将opencv的lib路径添加到配置，能被系统扫描到，有什么用？其他项目，如darknet构建时需要用到opencv的lib,就可以直接引用到。将你opencv安装目录/lib路径写入opencv.conf,并保存。如果你编译时是默认安装，路径是： /usr/local/lib。自定义的加你的路径。

sudo vi /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

/usr/local/lib

#刷新lib库目录
sudo ldconfig
#刷新目录缓存
sudo /sbin/ldconfig

PYTHON Demo 

 

C++ Demo:

 卸载相比安装，容易了许多，还是cd到opencv源码主目录/build文件夹下 sudo make uninstall

执行sudo make uninstall可将opencv相关的可执行文件、lib文件等从/usr/local/bin/、/usr/local/lib、usr/local/share中删除,不过还是会留空下文件夹，需要手动删除。可以继续执行：sudo make clean 将源码包内的编译相关文件删除、最后在build文件夹内执行sudo rm rf *删除源码包内所有文件。这里就不演示卸载了哈哈！注意你要是装过别的版本的opencv4尽量重刷一下系统在按照本教程安装，删文件太累了对于小白 ！