Jetson Nano编译Opencv4.1.1源码及依赖文件教程

资源摘要信息: 本次提供的资源是一个压缩包文件，包含了在NVIDIA Jetson Nano平台上编译好的OpenCV版本4.1.1的相关源码和组件。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。在本资源中，除了基础的OpenCV 4.1.1版本外，还包括了额外的Contrib模块以及与之配套的特征描述符文件。 知识点详细说明： 1. OpenCV版本4.1.1 OpenCV 4.1.1是OpenCV库的一个稳定版本，它提供了广泛的计算机视觉功能，如图像处理、特征检测、物体追踪、机器学习等。这些功能通过一系列的函数和类库被封装起来，方便开发者调用和实现各种图像识别、处理和分析任务。4.1.1版本的OpenCV对原有的API进行了优化，并且提供了新功能，如深度学习模块的改进、相机标定的优化、新的图像处理算法等。 2. OpenCV Contrib模块 OpenCV Contrib模块是OpenCV库的一个扩展包，它提供了许多实验性的或专业的功能，这些功能并不包含在标准的OpenCV发行版中。这些额外的模块让OpenCV的用户能够访问一些高级算法和工具，如表面匹配、立体视觉、文本检测、数据可视化、图像分割等。这些模块是社区贡献的成果，并通过"Contrib"（贡献者）来标识，其中4.1.1版本是当前与OpenCV主版本号保持一致的模块版本。 3. Boostdesc_bgm.i文件 Boostdesc_bgm.i文件属于OpenCV的特征描述符文件，它可能包含了用于特征匹配的预训练数据。在计算机视觉中，特征描述符是用于描述图像中某些特征（如角点、边缘等）的关键信息，这些信息是可量化的，通常用于特征匹配、图像检索等任务。"bgm"可能代表了某种特定的算法，例如Bag of Words（BOW）模型，这是用于图像分类和检索的一种方法。此类特征描述符文件是预先计算好的，以便在实际应用中节省时间和计算资源。 4. Jetson Nano Jetson Nano是NVIDIA推出的一款小型AI计算设备，它具有较高的性价比，专为边缘计算设计。Jetson Nano搭载了一个四核心ARM Cortex-A57处理器和一个NVIDIA Maxwell架构的GPU，配备2GB或4GB的内存，支持AI和机器学习应用。它能够运行各种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。此外，它也能够运行完整的Linux操作系统，非常适合初学者和开发者进行机器学习、图像处理等相关项目的开发。 5. 编译和安装 由于OpenCV是一个跨平台的库，其编译和安装过程会根据不同的操作系统和硬件平台有所差异。在Jetson Nano这样的嵌入式设备上编译OpenCV可能需要考虑特定的依赖关系、库文件版本和设备的性能限制。编译通常涉及到下载源码、配置编译选项、编译源码和安装库文件。为适应Jetson Nano的性能，编译时可能需要对构建参数进行优化，以便充分挖掘设备性能，保证应用程序的运行效率。 在本资源中，用户将获得三个压缩文件：opencv4.1.1.zip、opencv-contrib-4.1.1.zip和boostdesc_bgm.i.zip。这些文件允许用户在Jetson Nano上直接使用OpenCV 4.1.1及其扩展模块，无需从源代码编译，从而可以快速部署计算机视觉和机器学习相关的应用。这对于进行图像处理项目、开发嵌入式视觉应用的开发者来说，是一个非常有用的资源。