参考記事：私はJETSONのTX2 ON TensorFlow 1.8.0を内蔵する方法
参照記事のほとんどは、私は以下の説明を参照することができ、英語を見て使用されていない場合は、似ています
我々はのpython3プログラミングを使用する場合は、インポートCV2は動作しません。バインドpython2.7がプリインストールOpenCVのは、あなたがのpython3の環境で使用したい場合は、私たちは、OpenCVのを再コンパイルする必要があります
前提
JETSONのTX2に既にインストールされているジェットパック-3.3（またはジェットパック-3.2.1またはジェットパック-3.1）
インストール手順
まず、古いOpenCVのパッケージをクリーンアップし、依存関係の必要なOpenCVのを構築
1.インストールされ、古いOpenCVのジェットパック（またはOpenCV4Tegra）からのすべての内容を削除
sudoのAPT- GETパージはlibopencv *
2.私は（PIPでインストール）numpyのの新しいバージョンを使用することを好むので、私のpython-numpyのaptパッケージを削除する必要があります
sudoのAPT- GETパージのpython-numpyの
3.未使用の他のaptパッケージを削除します。
須藤はapt自動的削除
4.インストールされているすべてのパッケージを最新バージョンにaptのアップグレード（オプションDO）
sudoのAPT- GET 更新 須藤はapt - 取得のdist-upgrade
最新バージョン5. gccのaptパッケージ（強く推奨）
sudoのAPT- GET G ++ --only-アップグレードインストール- 5 CPP- 5 gcc- 5
6.インストールOpenCVの依存関係に基づくJETSON
sudoのAPT- GETビルド不可欠メイクcmakeのはcmakeの-curses-インストールGUIを\ G ++はlibavformat-devのlibavutil- DEV \ libswscale -dev libv4l-devのlibeigen3- DEV \ libglew -dev libgtk2。0 -dev
7. gstreamerのインストールの依存関係
sudoのAPT- GETインストールlibdc1394- 22 -dev libxine2- DEV \ libgstreamer1。0 - DEV \ libgstreamer -plugins-BASE1。0 -dev
8.他の依存関係をインストールします。
sudoのAPT- GETインストールlibjpeg8-devののlibjpeg-turbo8-devのlibtiff5- DEV \ libjasper -devです：libpng12-devのlibavcodec- DEV 須藤はapt - 取得インストールlibxvidcore-devのlibx264-devのlibgtk- 3 - DEV \ libatlas - ベース - DEVのgfortran sudoをapt - 取得 liblapacke-devのlibopenblas-devのliblapack-devのインストール
9.依存関係のインストールQT5
sudoのAPT- GET qt5-インストールデフォルトを
依存関係の10.インストールのpython3
sudoのAPT- GETのpython3-devののpython3-PIP python3-インストールTkの はsudo PIP3がnumpyののインストール はsudo PIP3はmatplotlibのインストール
Matplotlibrcは、ライン41を変更し、 'バックエンド：TkAgg'
sudoのvimのは/ usr / local / lib /のpython3。5 / DIST-パッケージ/ matplotlibの/ MPL-データ/ matplotlibrc
Vimのヒント：Escキーを押し、設定NU（表示行番号）
依存関係の11.インストールpython2
sudoのAPT- GETのpython-devののpython-PIP python-のインストールTKの はsudo PIP2がnumpyののインストール はsudo PIP2はmatplotlibのインストール
Matplotlibrcは、ライン41を変更し、 'バックエンド：TkAgg'
sudoのvimのは/ usr / local / lib / python2。7 /のdist-パッケージ/ matplotlibの/ MPL-データ/ matplotlibrc
OpenCVの-3.4.0をダウンロードしてコンパイルする前に、あなたはいくつかの変更を加える必要があります。変更された特定のポイント /usr/local/cuda/include/cuda_gl_interop.hをして、シンボリックリンクを修正libGL.so
sudoのvimのは/ usr / local / CUDA /含める/ cuda_gl_interop.h CDは/ usr / libに/ aarch64-のlinux-gnuの/ sudoのLN -sfのTegra / libGL.so libGL.so
以下は、次のように変更、ライン68にcuda_gl_interop.hライン62です。
// 定義された（__ arm__）の#if || 定義された（__ aarch64__） // #ifndefのGL_VERSION // ＃エラーを含む前に、適切なGLヘッダをインクルードしてくださいcuda_gl_interop.h // #endifの // の#else する#include <GL / gl.h> // #endifの
次に、OpenCVの-3.4.0のソースコードをダウンロードcmakeのとコンパイル。いくつかの実験の後、私は完全にこれらのモジュールが含まれていないことを決めたので、opencv_contribモジュール（そのようなCNNは/ DNN事が）、pycaffe上の問題を引き起こす可能性があり、注意してください。
ます。mkdir -p〜/ のsrc CD〜/ SRC のwgetます。https：// github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip \ -O opencv- 3.4。0 .zipファイル 解凍のOpenCV - 3.4。0 .zipファイル 2。（CUDA_ARCH_BIN = OpenCVのビルドを" 6.2 " のため TX2、または" 5.3 "を するためにTX1） CD〜/ srcに/ opencv- 3.4。0 MKDIRビルド CD構築 cmakeの -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =は/ usr / ローカルの\ -D WITH_CUDA = -D CUDA_ARCH_BIN = ON " 6.2 " -D CUDA_ARCH_PTX = "" \ -D WITH_CUBLAS = ON -D ENABLE_FAST_MATH = ON -D CUDA_FAST_MATH = \ ON -D ENABLE_NEON = -D WITH_LIBV4L = -D BUILD_TESTS ON ON = OFF \ -D BUILD_PERF_TESTS = OFF -D BUILD_EXAMPLES = OFF \ -D WITH_QT = -D WITH_OPENGL = ON ON ... 作る - J4 はsudo make installを
ダウンロードOpenCVのソースコードが遅い場合は、ブラウザウィンドウでURLを入力することができます https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip 手動TX2にソースパッケージ、ソースパッケージをダウンロード
成功したインストールの確認
LSはは/ usr / local / lib /のpython3。5 /dist-packages/cv2.* は/ usr / local / lib /のpython3。5 /dist-packages/cv2.cpython-35m-aarch64-linux- gnu.so lsのは/ usr / local / lib / python2。7 /dist-packages/cv2.* /使用/ local / libの/ python2。7 /のdist-パッケージ/ cv2.so のpython3 -c " 輸入CV2。印刷（CV2 .__ version__）" 3.4。0 python2 -c " ;輸入CV2 印刷（CV2 .__ version__）" 3.4。0
JETSON TX2正しくOpenCVの-3.4.0をインストールした後、我々は、PythonスクリプトがJETSONオンボードカメラからのリアルタイム映像のUSBウェブカメラやIPカメラをキャプチャし、表示することができます。パイソンとJETSON TX2にビデオカメラをキャプチャして表示する方法：この記事に従ってください。