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문서개요

일반 jetpack library를 설치할 경우엔 cuda를 사용하지 않는 opencv가 설치되기 때문에 cuda를 사용하는 opencv를 따로 설치 과정에 대해 서술합니다.

환경

  • Jetson Nano

  • Jetpack 4.6.1

사전 설치

opencv 전체 빌드에는 약 8GB 이상의 램이 필요하며, Jetson nano는 ram이 4GB 이기 때문에 swap 공간을 할당해주어야 합니다. nano에서 하는 경우 아래 과정을 먼저 따라해주세요.

  1. dphys-swapfile 설치

$ sudo apt-get install dphys-swapfile

  1. /sbin/dphys-swapfile 수정

$ sudo vi /sbin/dphys-swapfile

CONF_SWAPSIZE=4096

CONF_SWAPFACTOR=2

CONF_MAXSWAP=4096

  1. /etc/dphys-swapfile 주석 해제 및 수정

$ sudo vi /etc/dphys-swapfile

CONF_SWAPSIZE=4096

CONF_SWAPFACTOR=2

CONF_MAXSWAP=4096

  1. reboot

$ sudo reboot

  1. swap 확인

$ free -m

→ swap 6074 정도로 출력되면 된다.

절차

  • 기존 jetpack library 설치 후 jetson_release로 opencv 확인

  1. openCV 4.1.1 삭제

$ sudo apt purge libopencv-dev libopencv-python libopencv-samples libopencv*

  1. opencv가 남아있는지 확인

$ pkg-config --modversion opencv4

  1. 패키지 업데이트 및 필요한 패키지 설치

$ sudo apt update
$ sudo apt install -y python3-pip python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy
$ sudo sh -c "echo '/usr/local/cuda/lib64' >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia-tegra.conf"
$ sudo apt install -y qt5-default
$ sudo apt install -y build-essential cmake git unzip pkg-config libswscale-dev
$ sudo apt install -y libcanberra-gtk* libgtk2.0-dev
$ sudo apt install -y libtbb2 libtbb-dev libavresample-dev libvorbis-dev libxine2-dev
$ sudo apt install -y curl

  1. 사진, 비디오 포맷 설치

$ sudo apt install -y libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev
$ sudo apt install -y libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
$ sudo apt install -y libmp3lame-dev libtheora-dev libfaac-dev libopencore-amrnb-dev
$ sudo apt install -y libopencore-amrwb-dev libopenblas-dev libatlas-base-dev
$ sudo apt install -y libblas-dev liblapack-dev libeigen3-dev libgflags-dev
$ sudo apt install -y protobuf-compiler libprotobuf-dev libgoogle-glog-dev  
$ sudo apt install -y libavcodec-dev libavformat-dev gfortran libhdf5-dev
$ sudo apt install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
$ sudo apt install -y libv4l-dev v4l-utils qv4l2 v4l2ucp libdc1394-22-dev

  1. opencv & contrib modules 설치 및 압축해제

# 현재 경로 : ~
$ curl -L https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.1.zip -o opencv-4.5.1.zip
$ curl -L https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.1.zip -o opencv_contrib-4.5.1.zip
$ unzip opencv-4.5.1.zip
$ unzip opencv_contrib-4.5.1.zip

  1. build 폴더 생성 및 이동

# 현재 경로 : ~/opencv-4.5.1
$ mkdir build
$ cd build

  1. CMake를 사용하여 빌드 설정

$ cmake -D WITH_CUDA=ON \
        -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \
        -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.5.1/modules \
        -D WITH_GSTREAMER=ON \
        -D WITH_LIBV4L=ON \
        -D BUILD_opencv_python2=ON \
        -D BUILD_opencv_python3=ON \
        -D BUILD_TESTS=OFF \
        -D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
        -D BUILD_EXAMPLES=OFF \
        -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
        -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
        -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.5.1/modules \
        -D EIGEN_INCLUDE_PATH=/usr/include/eigen3 \
        -D CUDA_ARCH_BIN="7.2" \
        -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_TBB=ON \
        -D BUILD_TBB=ON \
        -D WITH_EIGEN=ON \
        -D WITH_V4L=ON \
        -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
        -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
        -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
        -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
        -D BUILD_opencv_python3=TRUE \
        -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
        -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

  1. opencv와 contribs modules 빌드 (많은 시간 소요)

# 코어 개수에 따라 옵션을 주세요 
# 예) make -j4

$ make
$ sudo make install
$ sudo ldconfig

  1. swap 제거

swap 을 사용한 경우에만 이 과정을 따라해주세요.

$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop
$ sudo apt-get remove --purge dphys-swapfile

  • 위 과정을 끝낸 후 다시 jetson_release를 하면 Opencv:4.5.1 - with CUDA: YES 가 출력되는 것을 볼 수 있다.

  • 레이블 없음