如果您想了解如何在NVIDIAJetsonAGXXavier上安装opencv-python4.1.1.26？的相关知识，那么本文是一篇不可错过的文章，我们将对jetsonnano安装opencv-p
如果您想了解如何在 NVIDIA Jetson AGX Xavier 上安装 opencv-python 4.1.1.26？的相关知识，那么本文是一篇不可错过的文章，我们将对jetson nano安装opencv-python进行全面详尽的解释，并且为您提供关于2. Jetson TX2--python3下编译安装opencv3.4、Anaconda：即使已安装opencv，也无法导入cv2（如何为python3安装opencv3）、caffe--ubuntu14.04.04+cuda7.5+opencv3.0+python2.7(Anaconda)+matlab(笔记本双显卡，独显为NVIDIA1060)、caffe--ubuntu16.04+cuda8.0+opencv3.0+python2.7(Anaconda)+matlab(台式机，独显为GTXNVIDIA1060)AN3.4.的有价值的信息。
本文目录一览：- 如何在 NVIDIA Jetson AGX Xavier 上安装 opencv-python 4.1.1.26？（jetson nano安装opencv-python）
- 2. Jetson TX2--python3下编译安装opencv3.4
- Anaconda：即使已安装opencv，也无法导入cv2（如何为python3安装opencv3）
- caffe--ubuntu14.04.04+cuda7.5+opencv3.0+python2.7(Anaconda)+matlab(笔记本双显卡，独显为NVIDIA1060)
- caffe--ubuntu16.04+cuda8.0+opencv3.0+python2.7(Anaconda)+matlab(台式机，独显为GTXNVIDIA1060)AN3.4.
如何在 NVIDIA Jetson AGX Xavier 上安装 opencv-python 4.1.1.26？（jetson nano安装opencv-python）
您能否分享一下您在尝试安装时遇到的错误？
您也可以尝试以下方法：
pip3 install scikit-build
pip3 install opencv-python==4.1.1.26
问候，
2. Jetson TX2--python3下编译安装opencv3.4
https://cloud.tencent.com/developer/article/1327273
jetpack3.2自带了opencv3.3，但是只提供了python2.7的编译版本，所以也只能在python2.7下使用，我本来以为有什么更简单的方法链接到python3中，但是遍查资料也没人说过这个东西，直到我找到一篇博客。 how to install opencv3.4.0 on jeson TX2 这片文章写得非常好，把刷完机后所有的准备工作都写得很清楚，包括如何卸载旧的opencv版本。我就不重新写一遍了，只说下大概可能遇到的问题。
- 安装matplotlib出错。 前面卸载安装一些东西都很顺利，直到安装matplotlib的时候会报错（如果没有报错就不用管了），原因是需要一些预装库python3-tk。nose库。所以按照下面的命令依次安装就可以了。
sudo apt-get install python3-tk
pip3 install nose
pip3 install pillow
pip3 install spicy
pip3 install matplotlib- 下载时网速很慢。 这个主要是下载opencv的时候很慢，还有个什么下载也很慢，我的解决方法就是换了手机热点，然后网速嗖嗖的，基本上解决了，移动4g，联通电信不太清楚，我用的是校园网，所以可能有这个问题，如果是其他的网络的话可能就没有问题。
- 修改cuda_gl_interop.h 教程里的是通过vim进去的，对vim很熟的就不说了，先进入insert模式然后再推出，输入冒号：，输入wq保存退出，实际上就是给那几行加了注释。
- 对照一下General configuration for OpenCV 3.4.0。 对照一下这个信息保证正确，如果不对的话就回去查看下cmake时候输入的配置信息。
这样应该就没有什么问题了，python2和python3都安装上了opencv，可以愉快的使用了。
test：
c++程序使用
这个是补的，当时编译完只有只测试过python环境下是可以用的了，但是c++版本的并没有测试，后来需要编译c++程序的时候发现还是有问题，会提示找不到包含opencv的文件夹。原因是因为还没有把编译好的opencv添加到linux的系统路径中。
首先修改配置文件： sudo vim /etc/ld.so.conf 在其后添加opencv编译的lib的路径。
比如我的添加完了之后是这样的(显示器被借走了，所以今天是远程连接截图，win风格莫在意！)。 然后在运行 sudo ldconfig 这个命令的用途是在ld.so.conf内所列的目录下搜索可共享的动态链接库，进而创建出动态装入程序所需要的连接和缓存文件。具体可以参见这里，一般在重启系统时会自动运行，当用户安装了一个新的动态链接库的时候，如果不想重启则需要手动运行这个命令。
然后修改bash.bashrc文件。 sudo vim /etc/bash.bashrc 在最后添加：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig export PKG_CONFIG_PATH添加完成之后长这样：
然后输入source /etc/bash.bashrc 更新环境变量。
这下就可以在c++环境下愉快的使用opencv了。编译opencv的cpp程序时，需要使用下面命令：
g++ main.cpp -o first `pkg-config opencv --cflags --libs`后面是连接和参数，配置好了这么写就可以了，然后生成可执行文件运行就可以了，比如我们这里生成的是first。那么执行： ./first 就可以了！ 还有一种形式是使用cmake来进行编译，生成可执行文件然后载运行，可以参考：ubuntu下opencv的编译和使用
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我来说两句
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Anaconda：即使已安装opencv，也无法导入cv2（如何为python3安装opencv3）
我安装了Anaconda（版本：conda 4.2.9，python3），并import cv2在遇到以下错误时尝试这样做：
ImportError: No module named ''cv2''随着conda search cv2我得到这个：
opencv 2.4.2 np15py26_0 defaults 2.4.2 np15py27_0 defaults 2.4.2 np16py26_0 defaults 2.4.2 np16py27_0 defaults 2.4.2 np17py26_0 defaults 2.4.2 np17py27_0 defaults 2.4.2 np15py26_1 defaults 2.4.2 np15py27_1 defaults 2.4.2 np16py26_1 defaults 2.4.2 np16py27_1 defaults 2.4.2 np17py26_1 defaults 2.4.2 np17py27_1 defaults 2.4.6 np16py26_0 defaults 2.4.6 np16py27_0 defaults 2.4.6 np17py26_0 defaults 2.4.6 np17py27_0 defaults 2.4.6 np18py26_0 defaults 2.4.6 np18py27_0 defaults 2.4.9 np18py27_0 defaults 2.4.10 np19py26_0 defaults 2.4.10 np19py27_0 defaults 2.4.10 np110py27_1 defaults 2.4.10 np19py26_1 defaults 2.4.10 np19py27_1 defaults我需要做些什么才能导入cv2模块？
我正在使用Ubuntu 16.04。
答案1
小编典典opencv与python 3不兼容。我必须为python
3安装opencv3。在我们如何在anaconda上安装opencv的明显答案？解释了如何为蟒蛇安装opencv（3）：
运行以下命令：
conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv我意识到opencv3现在也可用，运行以下命令：
conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv3编辑于2016年8月18日： 您可以通过以下方式永久添加“ menpo”频道：
conda config --add channels menpo然后可以通过以下方式安装opencv：
conda install opencv (or opencv3)2017年8月14日编辑： “ Clinicalgraphics ”频道为最近的python3提供了相对较新的vtk版本
conda install -c clinicalgraphics vtk于2020年4月16日进行编辑（基于@AMC的评论）： 可以通过以下方式安装OpenCV
conda-forge（详细信息请参见此处）
conda install -c conda-forge opencv
caffe--ubuntu14.04.04+cuda7.5+opencv3.0+python2.7(Anaconda)+matlab(笔记本双显卡，独显为NVIDIA1060)
官方caffe安装文档
1.依赖库(可以在装完cuda后执行)
官网的依赖库：
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
参考书上的依赖库安装：
sudo apt-get install libprotobuf-dev libdevldeleveldb-dev libsnappy-e-dev libopencv-dev libboost-all-devsudo apt-get install libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glglog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler
参看依赖库安装：
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
注意：如果提示找不到哪个依赖包，就使用命令sudo apt-get update更新源文件；
2.下载和计算机相应的驱动，笔记本和台式机分别有对应型号的驱动
a.将驱动文件存放在非中文文件夹下；
b.载账户登录界面使用ctrl+alt+F1，进入驱动所在的安装包文件夹;
c.关闭图形化界面：sudo service lightdm stop
d.卸载当前的驱动：sudo apt-get remove --purge nvidia*
e.使用命令安装驱动，一定要使用带参数的命令安装驱动，否则会出现重复登录账户的情况：sudo sh NVIDIA*******.run -no-x-check -no-opengl-files -no-nouveau-check，如果没有按照该方法安装驱动出现不能进入ubuntu界面的情况下，也可以使用上面的b，d卸载已经装好的驱动，在按照e方法装一遍驱动即可；
测试驱动是否安装成功：nvidia-smi，显示GPU信息
启动图像画界面：sudo service lightdm start，重启，观察分辨率是否提高
3.安装并编译并测试cuda中的example（安装cuda官方说明文档一步步安装）
检测是否具备显卡：lspci | grep -i nvidia
检查当前系统版本：uname -m && cat /etc/*release
检测是都安装gcc：gcc --version(ubuntu14.04自身会安装)
检测系统是否安装了kernel head：uname -r，没有则需要安装：sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
下载相应的run包进行安装，一定要使用本地的.run包进行安装(这样可以进行选择安装的功能)，否则安装好后会出现很多错误：sudo sh cuda...........(安装过程中，example会被复制一次到jieping/文件夹，并且以NVIDIA相应型号的文件名命名)
选项：accept，n(不安装图形驱动)，y(安装toolkit)，默认路径，y,y(安装cuda7.5列子)
设置环境变量：
sudo vi /etc/profile
export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
重启（我这边重启后系统界面的分辨率变得很不正常，选择分辨率的时候只有一个分辨率的选项，参考该网址调节分辨率，再重启就正常了，也可能要多重启几遍）；查看系统环境变量：env，能够查看到上面写入的两条路径
官方文档里说只需在终端中运行上述两条export语句即可，但如果不将它们不写入/etc/profile文件的话，这样的环境变量在你退出终端后就消失了，不起作用了，所以写入才是永久的做法。验证并检验cuda是否安装成功具体方法：参考网址
编译cuda中的列子(验证cuda是否安装成功)：
sudo apt-get install build-essential(否则make的时候会出现缺少依赖库的错误，安装make和opencv需要的依赖库)
进入/usr/local/cuda-7.5/samples：执行命令 sudo make all 等待编译完成
编译的过程中可能会出现：ubuntu can not find libglut，只要输入下面的安装命令就可以在/usr/lib中找到libglut文件：
sudo apt-get install freeglut3 freeglut3-dev
cd bin/x86_64/Linux/release/
./deviceQuery 运行device_query文件，如果cuda安装成功则会显示GPU的相关信息
./bandwidthTest 不是参考文档中的sandwidthTest
卸载cuda：sudo ./usr/local/cuda-X.Y/bin/uninstall_cuda_X.Y.pl
4.安装cuDNN
tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz 解压文件
cd cuda 进入解压的文件
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64 复制解压文件的lib文件到cuda的lib64
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 复制头文件
更新cuDNN库文件的软链接
cd /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod +r libcudnn.so.5.0.5 更改文件的权限
sudo ln -sf libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5 设置两个文件的链接库文件
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ldconfig 系统共享动态链接库
后面需要修改caffe文件中的Makefile.config，将USE_CUDNN取消注释，将cpu_ONLY:=1注释
5.安装BLAS
sudo apt-get install libopenblas-dev
后面需要修改caffe文件中的Makeifle.config，将BLAS:=open
安装python及其依赖库
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev 【警告】：下列软件包不能通过验证！ liblmdb0 liblmdb-dev lmdb-doc
解决不能通过验证的办法：sudo apt-get update
6.下载对应版本的OpenCV源文件参考opencv安装方法，转换opencv版本
先按照文档安装必须的依赖库文件，按照上面文档的方法在cmake变异opencv过程中下载ippicv_linux_20141027.tgz文件的时候会出现编码不匹配的情况，如下：
for file: [/home/jieping/software/DP/opencv-3.0.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-8b449a536a2157bcad08a2b9f266828b/ippicv_linux_20141027.tgz]
expected hash: [8b449a536a2157bcad08a2b9f266828b]
actual hash: [9d44e7247b139c51d3d7a90ddc99cae6]
Call Stack (most recent call first):
3rdparty/ippicv/downloader.cmake:108 (_icv_downloader)
cmake/OpenCVFindIPP.cmake:235 (include)
cmake/OpenCVFindLibsPerf.cmake:12 (include)
CMakeLists.txt:526 (include)
CMake Error at 3rdparty/ippicv/downloader.cmake:75 (message):
ICV: Failed to download ICV package: ippicv_linux_20141027.tgz.
解决方法：重新自己手动下载该文件或手动替换该文件参考网址，下载文件下载文件
下述方法安装步骤：unzip opencv-3.0.0.zip
mkdir build 在解压文件夹下创建build文件
sudo apt-get install cmake
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..，cmake参数参考
make
sudo make install
sudo /bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf' 使用bash执行shell脚本命令，添加路径/usr/local/lib到新创建的opencv.conf文件中，一定要加该路径，虽然测试的时候能成功，但是后面执行caffe的runtest就会出现如下错误：
.build_release/tools/caffe: error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.0: cannot open shared object file: No such file or directory
sudo ldconfig
更改环境变量：
sudo gedit /etc/bash.bashrc 在末尾添加下面的路径
PKG_CONfig_PATH=$PKG_CONfig_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONfig_PATH
编译opencv3.0中自带的列子程序
cd samples/
sudo cmake .
sudo make -j $(nproc) 使用计算机上的核心数并行执行
cd cpp
./cpp-example-facedetect ../data/lena.jpg 显示图像中圈出脸部区域
保存后重新开启终端使其生效；
7. 安装caffe的Python环境
使用发行版python安装，anaconda
bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh
sudo /bin/bash -c 'echo "/home/jieping/anaconda2/lib" > /etc/ld.so.conf.d/anaconda2.conf'
sudo gedit /etc/bash.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH="/home/jieping/anaconda2/lib:$LD_LIBRARY_PATH”
8.安装Anaconda，参考安装方法
bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh
yes,yes,安装路径：/home/jieping/anaconda2
sudo gedit /etc//ld.so.conf 添加路径：/home/jieping/anaconda2/lib，这条命令等价于sudo gedit ~/.bashrc，export PATH="/home/lwp/anaconda2/bin:$PATH"
安装验证：conda install hdf5
9.安装caffe的python依赖库(安装了Anaconda不需要执行这一步)
进入caffe目录下的python文件夹：cd caffe-master/python/
安装pip：sudo apt-get install python-pip
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
上面的7,8,9都是属于安装python有关的依赖库，但是也可以使用系统默认自带的python2.7，这样在后面配置makefile的时候可以省去很多路径配置和编译出错的问题，只需要使用命令安装python-dev包依赖
sudo apt-get install python-dev安装python调用caffe，也可以后面在安装pycaffe的时候执行
10.安装并编译caffe的python依赖库
sudo apt-get install git
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe-master/
cp Makefile.config.example Makefile.conig
修改Makefile.config文件，下面两个区域分别是取消#和加上#：
USE_CUDNN := 1
OPENCV_VERSION := 3
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
BLAS := open
ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda2
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
# $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
# $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \
PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib
#PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
无gpu，anaconda版本的makefile配置
make all -j4
make test
make runtest
最后在runtest的时候出现错误：F0428 20:33:42.580351 17111 threshold_layer.cu:24] Check Failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function
11.安装caffe python接口
参看网址12.安装matlab2013b参考网址
参考安装方法
这里要注意的是，不能在windows解压后或直接复制到Linux(带有解压密码)，否则会出错打不开，一定要解压后替换install.jar在压缩成ios形式
执行启动matlab：/usr/local/MATLAB/R2013b/bin/matlab -
安装matlab不能使用patch包中的证书激活 解决方案安装matlab后在斌文件夹下不能启动matlab 解决
caffe--ubuntu16.04+cuda8.0+opencv3.0+python2.7(Anaconda)+matlab(台式机，独显为GTXNVIDIA1060)AN3.4.
配置前提：台式机已经安装上win10，GTX1060显卡
1.安装Ubuntu16.04
2.安装依赖库
3.安装驱动
4.安装cuda和cudnn
关于如何在 NVIDIA Jetson AGX Xavier 上安装 opencv-python 4.1.1.26？和jetson nano安装opencv-python的介绍现已完结，谢谢您的耐心阅读，如果想了解更多关于2. Jetson TX2--python3下编译安装opencv3.4、Anaconda：即使已安装opencv，也无法导入cv2（如何为python3安装opencv3）、caffe--ubuntu14.04.04+cuda7.5+opencv3.0+python2.7(Anaconda)+matlab(笔记本双显卡，独显为NVIDIA1060)、caffe--ubuntu16.04+cuda8.0+opencv3.0+python2.7(Anaconda)+matlab(台式机，独显为GTXNVIDIA1060)AN3.4.的相关知识，请在本站寻找。
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