码部落

因为从pip 下载的公开仓库的 opencv-python 并不包含 gstreamer 的调用，所以要使用opencv  + gstreamer 需要自行build opencv 并把 gstreamer build 进去。

编译方法如下：

安装gstreamer

sudo apt-get install gstreamer1.0*

sudo apt install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

编译opencv

mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D PYTHON_EXECUTABLE=$(which python3) \
-D BUILD_opencv_python2=OFF \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python3 -c “import sys; print(sys.prefix)”) \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python3) \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python3 -c “from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())”) \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python3 -c “from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())”) \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..

cuda 12 开始不再支持compute_35 这么就造成如果使用这个或更高版本的cuda 时编译 darknet 不过的问题，并且，因为cuda 12 在编译安装后的库目录也做了一些改变，增加了 stubs 目录，在/usr/lib 目录里，部份.so 文件放在了这个目录里，这么就会造成 编译 darknet 时提示找不到 -lcuda 的问题。经过我多次尝试和网上查找相关资料，终于找到解决方法

1、修改 Makefile 找到

ARCH= -gencode arch=compute_35,code=sm_35

修改为 ARCH= -gencode arch=compute_75,code=sm_75

2、找到 -lcuda 指向的目录/usr/lib

修改为 /usr/lib/stubs

cd opencv-4.7.0 && mkdir build

cd build

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUBLAS=ON -D WITH_CUDNN=ON -D WITH_LIBV4L=ON -D ENABLE_FAST_MATH=ON -D CUDA_FAST_MATH=ON -D OPENCV_DNN_CUDA=ON -D ENABLE_NEON=OFF -D WITH_OPENMP=ON -D WITH_OPENGL=OFF -D WITH_FFMPEG=ON -D WITH_TBB=ON -D BUILD_TBB=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_opencv_python3=ON -D BUILD_opencv_python2=OFF -D BUILD_opencv_java=OFF -D WITH_GTK=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -DBUILD_OPENJPEG:BOOL=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/mnt/j/opencv_contrib-4.7.0/modules ..

make -j8 && sudo make install

这个问题我在wsl2 的 ubuntu20.04 中编译 opencv4.7.0 时遇到了，不清楚在别的wsl 和别的ubuntu 版本上有没有这个问题，最终问题也解决了，不知道别的wsl 环境有没有这个问题，先把解决方法记下了。

在编译时会出以下这样的错误

grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xa1): undefined reference to `opj_stream_set_user_data’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xb0): undefined reference to `opj_stream_set_user_data_length’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xbf): undefined reference to `opj_stream_set_read_function’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xce): undefined reference to `opj_stream_set_skip_function’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xdd): undefined reference to `opj_stream_set_seek_function’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0xf5): undefined reference to `opj_stream_destroy’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0x110): undefined reference to `opj_create_decompress’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0x12e): undefined reference to `opj_destroy_codec’
/usr/bin/ld: grfmt_jpeg2000_openjpeg.cpp:(.text._ZN2cv6detail20Jpeg2KOpjDecoderBase10readHeaderEv+0x150): undefined reference to `opj_set_default_decoder_parameters’

从错误提示看，是找不到Jpeg2000 的某个引用的方法，但为什么找不到就不知道了，在网上一翻查找后，没找到说这个问题的，最后在一篇国外的关于wsl2 和 openjpeg  的文章找到了一丝解决方法，试了一下，最后终于解决了。原文的意思是jpeg2000 所使用的OpenJPEG 在wsl2 中已经包含了，但在编译时还是会提示找不到符号。可能是包含的库少了些什么，需要使用opencv 去编译自己的 openJpeg 所以，需要在cmake 中加入

-DBUILD_OPENJPEG:BOOL=ON 参数。

最后加入这个后，问题解决

顺序执行下面命令


wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local_12.1.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local_12.1.1-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda


安装编译依赖
sudo apt install build-essential libclang-11-dev clang-11 clang-format-9 libssl-dev
更新包管理
sudo apt update
安装编译依赖
sudo apt install git libgtk2.0-dev pkg-config python3-scipy
下载硬解码头文件
git clone https://git.videolan.org/git/ffmpeg/nv-codec-headers.git

cd nv-codec-headers/
安装硬解码头文件
sudo make install && cd -
安装ffplay 依赖
sudo apt install libsdl2-dev
预编译
./configure --extra-cflags=-I/usr/local/cuda/include --extra-ldflags=-L/usr/local/cuda/lib64 --extra-cflags="-I/usr/local/include" --extra-ldflags="-L/usr/local/lib" --extra-libs="-lpthread -lm -latomic" --enable-gmp --enable-gpl --enable-libaom --enable-libass --enable-libfreetype --enable-libmp3lame --enable-libopencore-amrnb --enable-libopencore-amrwb --enable-libopus --enable-librtmp --enable-libsnappy --enable-libsoxr --enable-libssh --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libwebp --enable-libx264 --enable-libx265 --enable-libxml2 --enable-nonfree --enable-version3 --enable-pthreads --enable-openssl --prefix=/usr/local/ffmpeg --enable-static --enable-shared --enable-ffplay --enable-cuda-nvcc --enable-libnpp
编译
make -j4
安装编译生成文件
sudo make install

之前在64位操作系统上，直接使用 sudo vim /etc/fstab 加上USB 外接的硬盘就可以了，但在32位系统上，不知道为什么，行不通。所以，使用了如下的办法：

sudo vim /etc/rc.local

在最后 exit 0 之前

加入

sleep 20

sudo mount /dev/sda1 /media/pi -o uid=1000,gid=1000

重启，等20秒，然后就可以了

 

从官网上下可以下载到的官方系统有32位和64位两个版本，但因为对应硬件的库 mmal 只有32 位版本，这么导致最终在编译ffmpeg 或其他程序时，无法找到对应版本的mmal 库 。所以，在安装操作系统时如考虑需要使用视频硬件编码/解码，就必须使用32位版本的操作系统。