1. 源由
昨天用Jetson跑demo程序发现帧率很慢(只有10FPS左右)，按照视频文件怎么说应该有30FPS。但是为什么jetson orin nano跑不起来呢？？？
dnn_object_detection_embedded_device
想着，估计是GPU没有跑起来，正好凑着调试了下板子，记录、整理下资料。
2. 分析
从现象上看，OpenCV运行的时候没有跑GPU，从而导致高价买的Jetson Orin Nano连这么简单的Demo都跑不起来。
接下来，就先看下板子运行的环境：
- ubuntu22.04/jammy/aarch64
$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 22.04.4 LTS
Release: 22.04
Codename: jammy
$ uname -a
Linux daniel-nvidia 5.15.122-tegra #1 SMP PREEMPT Mon Dec 18 21:24:25 PST 2023 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux
- OpenCV版本：4.8.0
$ opencv_version
4.8.0
$ python3
Python 3.10.12 (main, Nov 20 2023, 15:14:05) [GCC 11.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> print(cv2.__version__)
4.8.0
>>>
- 安装最新OpenCV4.9.0版本
- 与之前《ubuntu22.04@laptop OpenCV安装》版本一致
- 安装或者升级Jetson Orin Nano上OpenCV4.8.0版本
- 官方论坛讨论：NVIDIA: install OpenCV for python3 in Jetson Nano
- Google的网上资料：Install OpenCV on Jetson Nano
- Google的教学视频
OpenCV with CUDA in Python on Jetson
3. 证实
要正式是否真的是OpenCV库对GPU的支持问题导致前面验证FPS帧率低，那么就需要通过jtop指令来查看。
有朋友问：你怎么知道的这些？
Ans: 其实我并不知道，是我搜出来的。其实就这么简单，并不是我知道的多，是网上这些问题很多人都已经早就解决了。即使真的有没有人解决的，那么也是有办法的，只不过思路和这个不太一样。
- NVIDIA: Jtop install fail
- NVIDIA: Where can I find these numbers in CUDA_ARCH_BIN?
- NVIDIA: Your GPU Compute Capability
- NVIDIA: OpenCV build script
3.1 jtop安装
$ pip3 --version
$ sudo -H pip3 install --no-cache-dir jetson-stats
$ sudo systemctl restart jtop.service
$ sudo reboot
注：一定要重启板子，否则无效。
3.2 jtop指令
$ jtop -h
usage: jtop [-h] [--health] [--error-log] [--no-warnings] [--restore] [--loop] [--color-filter] [-r REFRESH] [-p PAGE] [-v]
jtop is system monitoring utility and runs on terminal
options:
-h, --help show this help message and exit
--health Status jtop and fix (default: False)
--error-log Generate a log for GitHub (default: False)
--no-warnings Do not show warnings (default: False)
--restore Reset Jetson configuration (default: False)
--loop Automatically switch page every 5s (default: False)
--color-filter Change jtop base colors, you can use also JTOP_COLOR_FILTER=True (default: False)
-r REFRESH, --refresh REFRESH
refresh interval (default: 1000)
-p PAGE, --page PAGE Open fix page (default: 1)
-v, --version show program's version number and exit
3.3 GPU支持情况
OpenCV: 4.8.0 with CUDA: NO，所以该版本不支持GPU。
4. 安装OpenCV
两个链接脚本供参考安装：
- JetsonHacksNano/buildOpenCV
- mdegans/nano_build_opencv
为了更好的配合我们的例子，就整合到SnapLearnOpenCV/scripts中供大家参考，上述脚本支持：
- 笔记本电脑(64位普通CPU)安装：
install_opencv_for_laptop.sh– ubuntu22.04@laptop OpenCV安装 - AI最火的(Jetson Orin Nano)安装：
install_opencv_for_jetson.sh
4.1 修改内容
$ git diff
diff --git a/build_opencv.sh b/build_opencv.sh
index c12bb40..891eea3 100755
--- a/build_opencv.sh
+++ b/build_opencv.sh
@@ -45,8 +45,8 @@ setup () {
git_source () {
echo "Getting version '$1' of OpenCV"
- git clone --depth 1 --branch "$1" https://github.com/opencv/opencv.git
- git clone --depth 1 --branch "$1" https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
+ git clone --depth 1 --branch "$1" git@github.com:opencv/opencv.git
+ git clone --depth 1 --branch "$1" git@github.com:opencv/opencv_contrib.git
}
install_dependencies () {
@@ -63,9 +63,8 @@ install_dependencies () {
libatlas-base-dev \
libavcodec-dev \
libavformat-dev \
- libavresample-dev \
libcanberra-gtk3-module \
- libdc1394-22-dev \
+ libdc1394-dev \
libeigen3-dev \
libglew-dev \
libgstreamer-plugins-base1.0-dev \
@@ -90,8 +89,6 @@ install_dependencies () {
libxvidcore-dev \
libx264-dev \
pkg-config \
- python-dev \
- python-numpy \
python3-dev \
python3-numpy \
python3-matplotlib \
@@ -103,14 +100,13 @@ install_dependencies () {
configure () {
local CMAKEFLAGS="
-D BUILD_EXAMPLES=OFF
- -D BUILD_opencv_python2=ON
-D BUILD_opencv_python3=ON
-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=${PREFIX}
-D CUDA_ARCH_BIN=5.3,6.2,7.2,8.7
-D CUDA_ARCH_PTX=
-D CUDA_FAST_MATH=ON
- -D CUDNN_VERSION='8.0'
+ -D CUDNN_VERSION='8.9'
-D EIGEN_INCLUDE_PATH=/usr/include/eigen3
-D ENABLE_NEON=ON
-D OPENCV_DNN_CUDA=ON
4.2 Python2环境【不需要】
- python2环境：
python-devpython-numpy - OpenCV编译选项：
-D BUILD_opencv_python2=ON
4.3 ubuntu22.04环境
- 无
libavresample-dev库 -
libdc1394-22-dev变更为libdc1394-dev
4.4 国内/本地环境问题
- 将https链接调整为git库链接
- git clone --depth 1 --branch "$1" https://github.com/opencv/opencv.git
- git clone --depth 1 --branch "$1" https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
+ git clone --depth 1 --branch "$1" git@github.com:opencv/opencv.git
+ git clone --depth 1 --branch "$1" git@github.com:opencv/opencv_contrib.git
- git库采用git协议才能下载
$ git config --global "url.ssh://git@ssh.github.com:443/.insteadOf" git@github.com:
4.5 cudnn版本问题
《Linux 36.2@Jetson Orin Nano基础环境构建》安装的是8.9.4.25.
- -D CUDNN_VERSION='8.0'
+ -D CUDNN_VERSION='8.9'
5. 总结
修改完上述脚本后，可以直接执行脚本指令：
$ git clone git@github.com:mdegans/nano_build_opencv.git
$ cd nano_build_opencv
$ nano build_opencv.sh
$ ./build_opencv.sh
或者
$ git clone git@github.com:SnapDragonfly/SnapLearnOpenCV.git
$ cd SnapLearnOpenCV/scripts
$ ./install_opencv_for_jetson.sh
大致耗时约1个小时???没有计时，反正也挺快的。执行opencv_version python jtop指令：
$ echo $PATH
/home/daniel/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin
$ opencv_version
4.9.0
$ python
Python 3.10.12 (main, Nov 20 2023, 15:14:05) [GCC 11.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> print(cv2.__version__)
4.9.0
>>>
$ jtop
最后，关于使用GPU和使用CPU对Demo的影响：
dnn_object_detection_jetson_orin_nano
注：本次环境安装为遇到默认路径导致的优先级问题。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-833359.html
6. 参考资料
【1】ubuntu22.04@laptop OpenCV安装
【2】Linux 36.2@Jetson Orin Nano之基础环境构建
【3】ubuntu22.04@laptop OpenCV定制化安装
【4】Github操作网络异常笔记文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-833359.html
到了这里，关于ubuntu22.04@Jetson Orin Nano之OpenCV安装的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
