Jetson Nano 上带有 CUDA 的 ROS 和 OpenCV：不兼容的版本答案

【问题标题】：ROS and OpenCV with CUDA on Jetson Nano : Incompatible versionsJetson Nano 上带有 CUDA 的 ROS 和 OpenCV：不兼容的版本
【发布时间】：2020-08-21 11:04:24
【问题描述】：

我想在我的 Jetson Nano 上使用 ROS 和支持 CUDA 的 OpenCV。在这一点上，我不关心版本。

问题：Jetson Nano 仅支持 CUDA 10 和 Ubuntu 18.04。 Ubuntu 18.04的ROS版本是Melodic，需要OpenCV 3.2，但OpenCV 3.2只支持CUDA 8。

我在 SO (CMake Error: Variables are set to NOTFOUND) 上找到了使用 CUDA 9 构建它的指南，但是在使用 CUDA 10 尝试它时失败，因为“错误：标识符“__shfl_down”未定义”和其他一些“__shfl_XXX " 错误。

这里有人成功地让它工作了吗？或者关于如何修复“__shfl_down”错误的任何想法？

OpenCV 3.2 可以与 CUDA 10.2 一起使用吗？

【问题讨论】：

只有在实际使用 CUDA 8 或更早版本进行编译时才会出现这样的错误 stackoverflow.com/a/59018716/681865
但是安装的cuda肯定是10.2，这也是cmake在配置过程中检测到的。配置中是否有问题，告诉 cmake 尝试使用 cuda 版本

标签： opencv ros nano nvidia-jetson

【解决方案1】：

选项 01：

不，不要尝试使用 CUDA 10.2 进行构建，这是我的建议，在这两个方面你都处于安全状态。在您的包 CMakeLists.txt 中添加您的替代 OpenCV（Nano 随附），同时假设 main.cpp 是您的主文件，如果不更改它：
```
   set(OpenCV_INCLUDE_DIRS
      <path_to>/include
      <path_to>/include/opencv2
    )

    set(OpenCV_LIB_DIR
      <path_to>/lib
    )

    set(OpenCV_LIBS
      opencv_core
      opencv_highgui
      opencv_imgcodecs
    )

    include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
    link_directories(${OpenCV_LIB_DIR})
    add_executable(${PROJECT_NAME} src/main.cpp)
    target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS})
```
在OpenCV_LIBS 下添加您在代码中使用的 OpenCV 模块

注意：我无法在我的机器上进行测试，因此请将此视为暂定答案，如果您有问题请告诉我，我会尽力提供帮助
选项 02：

catkin_make -DOpenCV_DIR=/usr/local/share/OpenCV

注意：OpenCV_DIR 必须指向带有 opencv-conifg.cmake 文件的文件夹。更多信息可以找到here

【讨论】：

感谢您的建议，我会尝试看看是否有效。但是 cv_bridge 是否仍然使用 OpenCV 3.2，导致使用 cv_bridge 从 ROS 图像转换为 OpenCV 图像时出现兼容性问题？
原则上，您的建议有效，但只有在我添加 cv_bridge 作为依赖项之前。然后我收到错误“项目'cv_bridge'指定'/usr/include/opencv'作为包含目录，未找到”。我想我必须从源代码构建 cv_bridge（以及任何依赖于 OpenCV 的模块），指定使用哪个 OpenCV？
感谢您的更新，我也刚刚找到该帖子并尝试了它。不幸的是，它似乎只有在主要 OpenCV 版本匹配时才有效，因为它失败并出现错误“找不到与请求的版本“3”兼容的包“OpenCV”的配置文件”，然后将版本 4.1.1 列为不接受。
@Milan 你是如何构建 cv_bridge 的？下载 cv_bridge 包并尝试使用catkin_make -DOpenCV_DIR=/usr/local/share/OpenCV 构建或更改 cv_bridge 的 CMakeLists.txt 文件添加替代 opencv 位置
是的，我使用了您的第一个选项，将 cv_bridge 下载到我的 catkin_workspace 并运行 catkin_make -DOpenCV_DIR=/usr/local/share/opencv4。那是我得到错误的时候。似乎 cv_bridge 正在检查以确保 opencv 版本是 3.x.x

【解决方案2】：

我找到了解决方案，尽管我还没有对其进行广泛的测试：

从源代码构建 OpenCV 4.2（任何支持 CUDA 10.2 的版本都应该工作），启用 CUDA。 https://www.pyimagesearch.com/2020/03/25/how-to-configure-your-nvidia-jetson-nano-for-computer-vision-and-deep-learning/ 提供了一个很好的指南（使用 tensorflow 等跳过部分）
安装 ROS Melodic。无需从源代码构建。
创建工作空间后，将 cv_bridge 和 image_transport 模块克隆到其中。重要提示：切换到分支“Noetic”！
在cv_bridge的CMakeLists.txt中，将find_package(Boost REQUIRED python37)改为find_package(BOOST REQUIRED python)
在函数do_numpy_import的cv_bridge/src/module.hpp中，将返回类型由void*改为void，并去掉return nullptr;
使用 catkin 构建工作区。它应该可以正常构建。

我已经测试了一个基本的图像发布，并在 rqt_image_view 中查看它。像魅力一样工作！

我知道这是一个有点老套的解决方案，所以如果有人知道更好的方法，请告诉我！

【讨论】：