如何在 Jetson Nano 上安裝 OpenCV?

在 Jetson Nano 裝 opencv-python 版可不是簡單 pip 一下就好,因為 pip 安裝不會支援 CUDA,同時,也沒有支援 GStreamer!這樣 OpenCV 是無法擷取到 Camera 的影像的!

為何要自己 build OpenCV?

可能有人會疑惑,為何在 Raspberry pi 等 SBC 或者 mac 上使用 openCV 都沒有這個問題?主要是因為在 Jetson Nano 擷取 camera 資料並不是透過 V4L2 API,而是使用 GStreamer 中的 nvarguscamerasrc plugin。總之可以想成 nvidia 自己的 SoC 要走另一套 API 才能擷取影像。所以如果使用以往 V4L2 的方式來寫:

cap = cv2.VideoCapture(0)

會發現擷取出來的影像永遠是綠油油的一片…

如何在 Jetson Nano 上安裝 OpenCV?

必須使用以下方式宣告:

cap = cv2.VideoCapture('nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=3280, height=2464, format=(string)NV12, framerate=(fraction)20/1 ! nvvidconv ! video/x-raw, format=(string)BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink' , cv2.CAP_GSTREAMER)

第一次看到真的很驚人!要這麼長一串字串!參數設定也要寫在裡面。不過好在有神人高手提供 function 可以 gen 出這一串,我們最後再來看。

因此,為了能夠使用 CUDA 以及 GStreamer,真的必須自己下海來 build,而這過程也是繁複又容易失敗,在這裡分享我 build 的過程。

開始 Build OpenCV

Step 1:調整 swap

build 的過程可能會佔用很多記憶體,原本系統給定的 zram 只有 2G,我則是另外再給 4G 的 swap。這邊建議用 jtop 來調整,用完還可以動態關閉釋放硬碟空間,很方便!

如何在 Jetson Nano 上安裝 OpenCV?

Step 2:準備環境

要裝的依賴非常多,可以去喝杯咖啡讓他慢慢安裝。可能每個人缺少的套件略有差異,若後續發生缺少什麼 lib,再 google 一下安裝即可

# reveal the CUDA location
sudo sh -c "echo '/usr/local/cuda/lib64' >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia-tegra.conf"
sudo ldconfig

# third-party libraries
sudo apt-get install build-essential cmake git unzip pkg-config
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev libcanberra-gtk*
sudo apt-get install python3-dev python3-numpy python3-pip
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev
sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install gstreamer1.0-tools libv4l-dev v4l-utils
sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
sudo apt-get install libavresample-dev libvorbis-dev libxine2-dev
sudo apt-get install libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev
sudo apt-get install libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev libatlas-base-dev libblas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev libeigen3-dev gfortran
sudo apt-get install libhdf5-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install libprotobuf-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev

Step 3:準備 OpenCV source code

這邊以 OpenCV 4.5.2 為例

# download the latest version
cd ~
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.2.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.2.zip

# unpack
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip

# some administration to make live easier later on
mv opencv-4.5.2 opencv
mv opencv_contrib-4.5.2 opencv_contrib

# clean up the zip files
rm opencv.zip
rm opencv_contrib.zip

Step 4:準備 Build 的參數

首先建立 build folder

cd ~/opencv
mkdir build
cd build

由於系統環境預設使用 python2,我實際 build 的時候發現 cmake 會抓不到 python3 的路徑,所以只 build 出 python2 的 OpenCV。因此我們在 build 之前先做一個手腳,把 python 這道指令重新指向 python3 的 bin,讓預設變成 python3,這樣就能抓到。

# 先查詢目前 python 的位置
$ which python
/usr/bin/python
$ which python3
/usr/bin/python3

# 把 python 重新指向 python3
$ sudo ln -s /usr/bin/python /usr/bin/python3

緊接著用 cmake 產生 build 所需要的檔案。這邊的參數很重要,如果錯了可能就 build 不出來。目前的配置是依照我當時遇到的問題調整過,如果屆時大家自己 build 時有別的錯誤訊息就需要自行調整。

這邊注意 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 路徑要給對,要指向剛剛下載解壓的 opencv_contrib 資料夾路徑。如果位置不同務必要自行調整。

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
-D EIGEN_INCLUDE_PATH=/usr/include/eigen3 \
-D WITH_OPENCL=OFF \
-D WITH_CUDA=ON \
-D CUDA_ARCH_BIN=5.3 \
-D CUDA_ARCH_PTX="" \
-D WITH_CUDNN=ON \
-D WITH_CUBLAS=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=ON \
-D CUDA_FAST_MATH=ON \
-D OPENCV_DNN_CUDA=ON \
-D ENABLE_NEON=ON \
-D WITH_QT=OFF \
-D WITH_OPENMP=ON \
-D WITH_OPENGL=ON \
-D BUILD_TIFF=ON \
-D WITH_FFMPEG=ON \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D WITH_TBB=ON \
-D BUILD_TBB=ON \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D WITH_EIGEN=ON \
-D WITH_V4L=ON \
-D WITH_LIBV4L=ON \
-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \
-D BUILD_opencv_python3=TRUE \
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

跑完時,務必看 cmake 跑出來的 log 檢查有沒有抓到 python3

如何在 Jetson Nano 上安裝 OpenCV?

Step 5:開始 Build!

這過程大概要快兩個小時,按下 enter 就讓他自己跑吧!

make -j4

Step 6:安裝 OpenCV

build 時間如果去吃頓飯,吃飽應該也就好了,回頭繼續安裝

sudo rm -r /usr/include/opencv4/opencv2
sudo make install
sudo ldconfig

立刻測試一下有沒有安裝成功

>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'4.5.0'

檢查有沒有 support CUDA & GStreamer

>>> print(cv2.getBuildInformation())

如果出現以下訊息就代表成功!

General configuration for OpenCV 4.5.0 =====================================
 Version control:               unknown

 Extra modules:
   Location (extra):            /home/jetson/opencv_contrib/modules
   Version control (extra):     unknown

 Platform:
   Timestamp:                   2020-10-14T10:57:53Z
   Host:                        Linux 4.9.140-tegra aarch64

**********

OpenCV modules:
   To be built:                 alphamat aruco bgsegm bioinspired calib3d ccalib core cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev datasets dnn dnn_objdetect dnn_superres dpm face features2d flann freetype fuzzy gapi hdf hfs highgui img_hash imgcodecs imgproc intensity_transform line_descriptor ml objdetect optflow phase_unwrapping photo plot python2 python3 quality rapid reg rgbd saliency sfm shape stereo stitching structured_light superres surface_matching text tracking ts video videoio videostab xfeatures2d ximgproc xobjdetect xphoto

**********

Video I/O:
   DC1394:                      YES (2.2.5)
   FFMPEG:                      YES
     avcodec:                   YES (57.107.100)
     avformat:                  YES (57.83.100)
     avutil:                    YES (55.78.100)
     swscale:                   YES (4.8.100)
     avresample:                YES (3.7.0)
   GStreamer:                   YES (1.14.5)
   v4l/v4l2:                    YES (linux/videodev2.h)

**********

 NVIDIA CUDA:                   YES (ver 10.2, CUFFT CUBLAS FAST_MATH)
   NVIDIA GPU arch:             53
   NVIDIA PTX archs:

 cuDNN:                         YES (ver 8.0.0)

Install to:                    /usr

也可以用 jtop 的 info tab 來確認

如何在 Jetson Nano 上安裝 OpenCV?

終於可以收工了,記得清理掉不必要的 source code folder 吧!

額外附加: GStreamer 字串產生

那一段真是又臭又長,使用這個別人整理好的 function 直接帶入自己想要的參數即可產生!方便很多!

def gstreamer_pipeline(
    capture_width=1280,
    capture_height=720,
    display_width=1280,
    display_height=720,
    framerate=60,
    flip_method=0,
):
    return (
        "nvarguscamerasrc ! "
        "video/x-raw(memory:NVMM), "
        "width=(int)%d, height=(int)%d, "
        "format=(string)NV12, framerate=(fraction)%d/1 ! "
        "nvvidconv flip-method=%d ! "
        "video/x-raw, width=(int)%d, height=(int)%d, format=(string)BGRx ! "
        "videoconvert ! "
        "video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink"
        % (
            capture_width,
            capture_height,
            framerate,
            flip_method,
            display_width,
            display_height,
        )
    )

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參考資料

Install OpenCV 4.5 on Jetson Nano
How to Compile OpenCV 4.5.2 with CUDA 11.2 and cuDNN 8.1 on Ubuntu 20.04
Taking Your First Picture with CSI or USB Camera

J
Written by J
雖然大學唸的是生物,但持著興趣與熱情自學,畢業後轉戰硬體工程師,與宅宅工程師們一起過著沒日沒夜的生活,做著台灣最薄的 intel 筆電,要與 macbook air 比拼。離開後,憑著一股傻勁與朋友創業,再度轉戰軟體工程師,一手扛起前後端、雙平台 app 開發,過程中雖跌跌撞撞,卻也累計不少經驗。可惜不是那 1% 的成功人士,於是加入其他成功人士的新創公司,專職開發後端。沒想到卻在採前人坑的過程中,拓寬了眼界,得到了深層的領悟。