1. 源由

为了使得python下的opencv代码使用到GPU的性能，增加处理速率，减少延时，发挥Jetson Orin板子的性能。

• 主要目的：为了使用python处理抖动视频，做一些实时防抖处理。

2. 步骤

以下是替换 OpenCV 的步骤：

Step 1: 检查现有 OpenCV 安装路径

在终端或 Python 环境中检查当前 OpenCV 的版本及安装路径：

$ python3 -c "import cv2; print('OpenCV 版本:', cv2.__version__); print('OpenCV 路径:', cv2.__file__)"

这将输出当前使用的 OpenCV 路径，例如：

OpenCV 版本: 4.5.3
OpenCV 路径: /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/cv2/python-3.8/cv2.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so

注：记下路径，稍后需要清理或替换它。

Step 2: 编译 OpenCV 并安装

• (1) 下载 OpenCV 源码
  从 OpenCV GitHub 获取源码：

$ git clone https://github.com/opencv/opencv.git
$ git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git  # 可选，包含扩展模块

• (2) 使用 CMake 配置编译参数
  进入 OpenCV 源码目录并创建构建文件夹：

$ cd opencv
$ mkdir build && cd build

配置 CMake：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \-D WITH_CUDA=ON \-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \-D PYTHON_EXECUTABLE=$(which python3) \..

注：其他编译选项，请保持原来配置情况。

• (3) 编译和安装

make -j$(nproc)
sudo make install
sudo ldconfig  # 刷新动态链接库

编译完成后，OpenCV 会被安装到 /usr/local。

Step 3: 替换现有的 OpenCV

• (1) 删除旧版本 OpenCV
  根据前面检查到的路径，删除旧版本的 OpenCV：

sudo pip uninstall opencv-python opencv-contrib-python
sudo rm -rf /usr/local/lib/python3.x/dist-packages/cv2  # 根据版本修改路径
sudo rm -rf /usr/lib/python3.x/site-packages/cv2

• (2) 链接新的 OpenCV
  编译好的 OpenCV 通常安装在 /usr/local/lib/python3.x/site-packages 或类似路径。将其链接到当前的 Python 环境：

cd /usr/local/lib/python3.x/site-packages  # 替换为实际路径
sudo ln -s /usr/local/python/cv2/python-3.8/cv2.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so cv2.so

Step 4: 设置环境变量

确保动态链接库和 Python 环境能正确加载新编译的 OpenCV。

• (1) 配置 LD_LIBRARY_PATH
  在 ~/.bashrc 中添加：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH

然后刷新配置：

source ~/.bashrc
sudo ldconfig

• (2) 检查 Python 模块路径
  确保 Python 能加载新的 OpenCV 模块：

python3 -c "import cv2; print(cv2.__file__)"

输出应该是新编译的路径，例如：

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/cv2.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so

Step 5: 验证替换后的 OpenCV

运行以下代码测试 OpenCV 是否正常工作：

python">import cv2
print("OpenCV 版本:", cv2.__version__)
print("CUDA 是否支持:", cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() > 0)

如果 OpenCV 版本正确且支持 CUDA，则替换成功。

Step 6: 可能的其他问题

• 如果 Python 环境中无法识别 OpenCV
  确保 OpenCV 的 .so 文件在 Python 的 sys.path 中。可运行以下代码检查：

  python">import sys
  print(sys.path)
  

• 动态库冲突
  如果多个 OpenCV 动态库存在，可能需要删除 /usr/lib 中的旧版本动态库或检查 LD_LIBRARY_PATH。

3. 验证

上述步骤，非常适合开发人员，但是对于一般用户不是很友好。因为OpenCV编译本身就有不少配置选项，不同的设置可能都会有不同的应用场景。

而且将自己编译的 OpenCV 替换为系统默认的 OpenCV 或 Python 环境中现有的 OpenCV，需要正确配置环境路径和库加载顺序。

为了更好的上手 OpenCV 在Jetson Orin板子上的应用，我们提供了大量简单且使用的日志记录供大家参考：

【1】ubuntu22.04@Jetson Orin Nano之OpenCV安装
【2】ubuntu22.04@laptop OpenCV定制化安装
【3】ubuntu22.04@laptop OpenCV安装

根据以上 python 的 OpenCV 安装，对脚本进行了修正add python opencv build support for jetson，大家可以一键安装!

• 步骤

$ git clone git@github.com:SnapDragonfly/SnapLearnOpenCV.git
$ cd SnapLearnOpenCV/scripts
$ sudo ./install_opencv_for_jetson.sh

注1：如果没有注册做github账号，请使用git clone https://github.com/SnapDragonfly/SnapLearnOpenCV.git。
注2：整个过程比较耗时，估计在2小时以上，请耐心等待。

• 安装前

$ python3 -c "import cv2; print('OpenCV 版本:', cv2.__version__); print('OpenCV 路径:', cv2.__file__)"
OpenCV 版本: 4.10.0
OpenCV 路径: /home/daniel/.local/lib/python3.8/site-packages/cv2/__init__.py$ python3 -c "import cv2; print('OpenCV 版本:', cv2.__version__); print('CUDA 是否支持:', cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() > 0)"
OpenCV 版本: 4.10.0
CUDA 是否支持: False

• 安装后

$ python3 -c "import cv2; print('OpenCV 版本:', cv2.__version__); print('OpenCV 路径:', cv2.__file__)"
OpenCV 版本: 4.9.0
OpenCV 路径: /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/cv2/__init__.py$ python3 -c "import cv2; print('OpenCV 版本:', cv2.__version__); print('CUDA 是否支持:', cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() > 0)"
OpenCV 版本: 4.9.0
CUDA 是否支持: True