opencv4.5.4编译#

从opencv官网下载opencv4.5.4的源码，和对应的opencv_contribe的源码，解压。 为了不影响本来就有的opencv，在/usr/local/下自己新建一个opencv4.5.4的文件夹

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sudo mkdir /usr/local/opencv4.5.4

进入到解压后的opencv-4.5.4文件夹中，自己新建一个build文件夹，进入其中，使用以下命令。

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cmake \
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-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
3
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4.5.4 \
4
-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=1 \
5
-DBUILD_opencv_python2=1 \
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-DBUILD_opencv_python3=1 \
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-DWITH_FFMPEG=1 \
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-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \
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-DCUDA_ARCH_BIN=7.2 \
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-DCUDA_ARCH_PTX=7.2 \
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-DWITH_CUDA=1 \
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-DENABLE_FAST_MATH=1 \
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-DCUDA_FAST_MATH=1 \
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-DWITH_CUBLAS=1 \
15
-DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=1 \
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-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.5.4/modules \
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..

其中，CMAKE_INSTALL_PREFIX就是希望把opencv按转到的目标路径，OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH是对应的opencv_contrib中的module文件夹的相对路径。

在cmake成功后，就可以make了。

因为是在jetson板子上进行编译，所以需要的时间可能会非常长，又不想费精力去弄交叉编译了，所以要尽可能的利用多核，在我这里我使用make -j6因为nx有6个CPU核心，同时开了一个tmux窗口，这样可以防止不小心把make给挂了。

在make结束后还需要sudo make install，把一些相关的库放到/usr等系统目录下。

对应cv_bridge的处理#

melodic自带的cv_bridge和opencv4.5会有冲突，所以如果希望使用opencv4.5，需要自己在工作空间下下载源码vision_opencv，然后使用工作空间内的cv_bridge。

为了能够使用opencv4.5，需要下载noetic 版本的vision_opencv,并且修改vision_opencv/cv_bridge下的CMakeLists.txt

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cmake_minimum_required(VERSION 3.0.2)
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project(cv_bridge)
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set(OpenCV_DIR "/usr/loca/opencv4.5.4")  # 此处OpenCV_DIR修改为自己安装的opencv的路径
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find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS rosconsole sensor_msgs)
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if(NOT ANDROID)
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  find_package(PythonLibs)
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  if(PYTHONLIBS_VERSION_STRING VERSION_LESS "3.8")
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    # Debian Buster
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    find_package(Boost REQUIRED python3)
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  else()
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    # Ubuntu Focal
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    find_package(Boost REQUIRED python)
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  endif()
18
else()
19
find_package(Boost REQUIRED)
20
endif()
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set(_opencv_version 4)
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find_package(OpenCV 4.5.4 QUIET)  # 为了明确指定希望使用的opencv的版本
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if(NOT OpenCV_FOUND)
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  message(STATUS "Did not find OpenCV 4, trying OpenCV 3")
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  set(_opencv_version 3)
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endif()

但是仅仅修改以后，cmake虽然可以了，但是在编译的时候仍然会遇到报错“ /home/nvidia/zal_ws/src/vision_opencv/cv_bridge/src/module.hpp: In function ‘void* do_numpy_import()’: /usr/include/python2.7/numpy/__multiarray_api.h:1537:144: error: return-statement with no value, in function returning ‘void*’ [-fpermissive] #define import_array() {if (_import_array() < 0) {PyErr_Print(); PyErr_SetString(PyExc_ImportError, “numpy.core.multiarray failed to import”); return NUMPY_IMPORT_ARRAY_RETVAL; } } ”

根据报错信息，直接去修改源码：

进入/vision_opencv/cv_bridge/src/module.hpp，把do_numpy_import函数的声明修改为

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static void do_numpy_import( )
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{
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    import_array( );
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}

再次catkin_make，成功编译。

在工作空间中指定需要的cv_bridge和opencv#

在自己的CMakeLists.txt中明确指定需要的opencv版本,cv_bridge不需要专门指定，catkin_make的时候会优先使用工作空间内的cv_bridge的源码编译生成的包的。

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set(OpenCV_DIR "/usr/local/opencv4.5.4")  # Opencv的安装路径
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find_package(OpenCV 4.5.4 REQUIRED)
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find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
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  cv_bridge
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  ... # 其它需要的包
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)

接下来，在代码中，就可以正常的导入opencv4.5和cv_bridge了。