jetson nano手动编译opencv-python4.5.5支持gsteamer

### 回答1：
在Jetson Nano上手动编译OpenCV-Python4.5.5支持GStreamer，需要遵循以下步骤：

1. 准备环境

首先需要安装JetPack4.5.1，安装过程中需要勾选GStreamer，然后再更新开发包：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

2. 安装依赖项

安装必要的依赖项：

sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy libgstreamer1.0-0 gstreamer1.0-plugins-* gstreamer1.0-libav

3. 下载OpenCV

下载OpenCV源代码，并进入源代码所在目录：

mkdir ~/opencv_build && cd ~/opencv_build
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv

4. 编译OpenCV

创建用于编译OpenCV的目录，并进入该目录：

mkdir build && cd build

运行cmake来配置OpenCV的编译选项：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_CUDA=ON \
-D CUDA_ARCH_BIN="5.3" \
-D CUDA_ARCH_PTX="" \
-D WITH_CUDNN=ON \
-D WITH_TBB=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_FAST_MATH=1 \
-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D BUILD_opencv_python3=ON \
-D BUILD_opencv_python2=OFF \
-D PYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

其中，需要注意的是WITH_GSTREAMER选项需要设置为ON来启用GStreamer支持。

5. 编译OpenCV-Python

运行make命令来编译OpenCV和OpenCV-Python：

make -j4
sudo make install

6. 检验安装

在Python交互式环境中，测试OpenCV-Python是否支持GStreamer：

import cv2
print(cv2.getBuildInformation())

如果在输出信息中看到GStreamer，则说明OpenCV-Python已经成功地支持了GStreamer。

以上就是在Jetson Nano上手动编译OpenCV-Python4.5.5支持GStreamer的步骤。需要注意的是，因为编译OpenCV需要较长的时间，所以建议在空闲时间进行。

### 回答2：
Jetson Nano是一款强大的嵌入式计算机，适用于各种计算机视觉应用。而OpenCV-Python是一个广泛应用的计算机视觉库，具有高速、高度优化的特性。而支持GStreamer的OpenCV-Python4.5.5版本，更是在时延、图像传输方面具有更好的性能。

首先，我们需要准备Jetson Nano的开发环境。Jetson Nano使用的是Nvidia JetPack4.6版本，由于是以Ubuntu为基础的系统，所以需要在Jetson Nano上安装一些必要的软件：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake git unzip pkg-config
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install libgtk-3-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
sudo apt-get install python3-dev python3-pip
sudo apt-get install python3-opencv

接下来，我们需要手动编译OpenCV-Python4.5.5：

1. 首先，从官方网站下载OpenCV-Python4.5.5源代码：

wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.5.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.5.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
mv opencv-4.5.5 opencv
mv opencv_contrib-4.5.5 opencv_contrib

2. 创建build文件夹，并进入该文件夹：

cd opencv
mkdir build
cd build

3. 配置编译参数，并开始编译：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_CUDA=ON \
-D CUDA_ARCH_BIN=7.2 \
-D CUDA_ARCH_PTX="" \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \
-D BUILD_opencv_python3=ON \
-D BUILD_opencv_python2=OFF \
-D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=$(which python3) \
-D PYTHON3_LIBRARY=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython3.6m.so \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6m \
-D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include \
-D BUILD_EXAMPLES=ON \
-D BUILD_DOCS=OFF \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D WITH_LIBV4L=ON ..

make -j4
sudo make install

4. 编译完成后，执行以下命令安装：

sudo ldconfig

这样，我们就使用手动编译的方式，成功将OpenCV-Python4.5.5支持GStreamer的版本安装到了Jetson Nano上。您现在可以在系统中调用OpenCV-Python4.5.5库，并使用GStreamer进行图像处理和传输。

### 回答3：
Jetson Nano 是一个强大的嵌入式计算机，可用于进行深度学习和计算机视觉等任务。OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，用于处理数字图像和视频。本文将介绍如何手动编译 OpenCV-Python 4.5.5，以支持 Jetson Nano 的 GStreamer。

首先，我们需要先安装 NVIDIA JetPack SDK，它包含了 Jetson Nano 所需的各种软件和驱动程序。如果您尚未安装，则可以从 NVIDIA 的官方网站上下载并安装。

接下来，我们需要安装 GStreamer。Jetson Nano 上默认安装了 GStreamer，但是需要安装一些插件，以便 OpenCV 可以使用它。我们可以使用以下命令来安装所需插件：

sudo apt-get install gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly \
gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-tools libgstreamer1.0-dev \
libgstreamer-plugins-base1.0-dev

然后，我们可以下载 OpenCV 源代码。我们可以从官方网站上下载或从 GitHub 上克隆 OpenCV 的仓库。在这里，我们将使用 GitHub 上的 OpenCV 仓库进行编译。缩短编译时间，我们可以使用 OpenCV 的 CMake 工具编译。CMake 是一个跨平台的开源构建工具，它可以自动生成各种工程文件，如 Makefile 和 IDE 项目文件。以下是编译 OpenCV 的步骤：

1. 在 Jetson Nano 上安装 CMake：

sudo apt-get install cmake

2. 克隆 OpenCV 源代码：

git clone https://github.com/opencv/opencv.git

3. 在 OpenCV 源代码目录中创建一个 build 目录：

mkdir build
cd build

4. 使用 CMake 配置 OpenCV 编译：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN="5.3" -D CUDA_ARCH_PTX="" \
-D WITH_GSTREAMER=ON -D BUILD_opencv_python3=ON \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6 \
-D PYTHON3_LIBRARY=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython3.6m.so \
-D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

其中，WITH_CUDA 选项启用 CUDA 支持。在 Jetson Nano 上，我们需要指定 CUDA 架构的版本，这里选为“5.3”。WITH_GSTREAMER 选项启用了 GStreamer 支持。BUILD_opencv_python3 选项启用了 Python 绑定。PYTHON3_EXECUTABLE，PYTHON3_INCLUDE_DIR 和 PYTHON3_LIBRARY 分别指定 Python3 可执行文件的路径，Python3 头文件的路径和 Python3 库文件的路径。PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS 指定 NumPy 头文件的路径。

5. 使用 make 命令编译 OpenCV：

make -j4

其中，“-j4”选项告诉 make 使用 4 个线程进行编译，以加快编译速度。

6. 使用 make 命令安装 OpenCV：

sudo make install

最后一步将安装 OpenCV 到 /usr/local 目录下。接下来，我们可以使用 Python 测试 OpenCV 是否成功编译，并且支持 GStreamer：

1. 检查 OpenCV 版本：

import cv2
print(cv2.__version__)

如果输出为 4.5.5，则表示 OpenCV 成功安装。

2. 检查 GStreamer 的支持是否正常：

import cv2
print(cv2.getBuildInformation())

如果在输出信息中看到了“GStreamer”，则表示成功编译支持 GStreamer 的 OpenCV-Python。

总结：

Jetson Nano 是一个出色的嵌入式计算机，支持 OpenCV 和 GStreamer。手动编译 OpenCV-Python 4.5.5 并支持 GStreamer，需要先安装 JetPack SDK 和 GStreamer 插件。然后，通过编译源代码并使用 CMake 工具进行配置，可以快速地编译出支持 GStreamer 的 OpenCV 库。最后，我们可以使用 Python 进行测试，以确保 OpenCV 和 GStreamer 的支持正常。