在AGX上安装opencv4的cuda版本，带有GPU加速的opencv库

🧭 一、确认系统与环境

在 Jetson 上：

cat /etc/nv_tegra_release nvcc -V

确认输出中有 CUDA（说明 JetPack 已安装），
例如：

CUDA compilation tools, release 11.4, V11.4.315

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🧭 二、确认 CUDA 是否安装在系统中

Jetson 上 CUDA 默认路径是：

/usr/local/cuda

请运行：

ls /usr/local/

你应该会看到类似：

bin cuda cuda-11.4 games include lib share

如果有 cuda 或 cuda-11.4，说明 CUDA 已存在，只是没加到环境变量。

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⚙️ 三、配置 CUDA 环境变量

编辑 ~/.bashrc：

gedit ~/.bashrc

在文件末尾添加：

# CUDA Environment 
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后执行：

source ~/.bashrc

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✅ 四、验证 CUDA 是否真的可用

nvcc -V

如果输出正常，说明 CUDA 已配置完成。

⚙️ 五、安装依赖

sudo apt update sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config \ libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \ libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev \ libgtk-3-dev libcanberra-gtk* \ libopenblas-dev libatlas-base-dev gfortran python3-dev python3-numpy \ python3-matplotlib

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📦 六、获取 OpenCV 源码（opencv 4.X）

cd ~ 
git clone https://github.com/opencv/opencv.git 
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git 
cd opencv

网盘链接：

通过网盘分享的文件：OpenCV4.X
链接: https://pan.baidu.com/s/1IIMo3M6QHdm6eDNHzP2LVg 提取码: nqgs 
--来自百度网盘超级会员v5的分享

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🧩 七、创建构建目录

cd ~/opencv mkdir build cd build

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🛠️ 八、配置 CMake（CUDA 选项）

下面这一步非常关键 ⚠️

请直接复制这一整段：

cmake \-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/agx/Desktop/opencv_contrib/modules \-D WITH_CUDA=ON \-D WITH_CUDNN=ON \-D ENABLE_FAST_MATH=1 \-D CUDA_FAST_MATH=1 \-D WITH_CUBLAS=1 \-D WITH_TBB=ON \-D WITH_V4L=ON \-D WITH_QT=OFF \-D WITH_OPENGL=ON \-D BUILD_EXAMPLES=OFF \-D BUILD_opencv_python3=ON \-D BUILD_opencv_java=OFF \-D BUILD_opencv_viz=OFF \-D OPENCV_DNN_CUDA=ON \-D CUDA_ARCH_BIN="8.7" \-D CUDA_ARCH_PTX="" \..

💡 说明：

• CUDA_ARCH_BIN=7.2 → Jetson AGX Xavier 架构。

• Jetson AG Orin架构，请改为 8.7。

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⚡ 十、编译（建议使用所有 CPU 核心）

Jetson AGX Xavier 有 8 核，可以这样：

make -j$(nproc)

编译大约需要 1–2 小时（取决于散热与功耗模式）。

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🧱 十一、安装

sudo make install sudo ldconfig

🧱 十二、验证安装

agx@agx:~/Desktop$ python3 -c "import cv2; print('OpenCV version:', cv2.__version__); print('CUDA devices:', cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()); print('CUDA available ✅' if cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()>0 else 'CUDA not available ❌')"

输出：

OpenCV version: 4.13.0-dev
CUDA devices: 1
CUDA available ✅