NVIDIA Jetson TX1环境下从源代码编译OpenCV 3.4

1. 引言 本指南旨在详细说明如何从源代码构建适用于NVIDIA Jetson TX1开发套件的OpenCV库。NVIDIA Jetson TX1是一块特别为边缘计算设计的移动平台，集成了GPU和CPU，非常适合需要高性能计算的应用，例如机器学习、计算机视觉和机器人技术。 2. OpenCV概述 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含超过2500个优化算法，几乎覆盖了计算机视觉的所有领域，包括图像处理、特征检测、物体识别、视频分析和图像处理等。OpenCV库的灵活配置让开发者能够根据需求定制特定功能模块，使其适用于多种操作系统和硬件平台。 3. NVIDIA Jetson TX1开发套件 Jetson TX1是由NVIDIA推出的一款嵌入式计算板，配备了四核ARM Cortex-A57 CPU以及256核的NVIDIA Maxwell GPU。它支持多种操作系统，包括Linux for Tegra、Ubuntu和JetPack等。TX1的计算能力与小型移动设备相结合，使得它非常适合于边缘计算和嵌入式应用。 4. 构建OpenCV的过程 - 准备工作：确保系统安装有适当版本的依赖软件包和库，比如CMake、Git、Python等。 - 下载OpenCV源代码：首先需要获取OpenCV版本3.4的源代码。建议将源代码存放在外部存储设备上，以避免TX1有限的eMMC存储空间成为构建的瓶颈。 - 配置OpenCV：通过修改提供的buildOpenCV.sh脚本文件，可以根据需要选择不同的配置选项。构建选项包括是否启用额外的模块，是否包含非开源的库（如Intel IPP）等。 - 编译安装：运行buildOpenCV.sh脚本并遵循其指令。这将自动下载所需的依赖项、配置OpenCV并开始编译过程。整个构建过程可能需要较长的时间，取决于系统的性能。 - 检查与验证：构建完成后，需要通过一系列的测试来确保OpenCV库可以正确运行。 5. 注意事项 - Jetson TX1的eMMC存储空间有限。推荐使用SD卡、USB驱动器或SATA驱动器等外部存储设备来构建OpenCV。 - 在构建OpenCV之前，需要阅读并理解脚本中的注释，尤其是涉及到其他未包含在脚本中可能需要安装的依赖库。 - OpenCV构建的配置选择可能会导致依赖其他未在脚本中包含的库，因此在安装前需要仔细检查所有必要条件。 6. 构建选项和依赖关系 构建选项包括但不限于： - 是否启用IPP集成，以提高性能； - 是否包含额外的模块和功能； - 选择是否编译出库文件或仅仅是编译出可执行文件。 这些选项可能会导致对其他库的依赖，例如： - NVIDIA CUDA（用于GPU加速计算）； - TBB（Threading Building Blocks）； - FFTW（快速傅里叶变换库）等。 7. 结语 本指南提供了详细的信息，帮助开发者在NVIDIA Jetson TX1平台上从源代码构建OpenCV库。考虑到Jetson TX1的资源限制和OpenCV库的灵活性，需要仔细配置和构建过程。一旦成功安装，用户将能够利用OpenCV在TX1上开发出具有高效计算性能的计算机视觉和机器学习应用。