foundationpose 部署到jetson（2）

在jetson安装所需软件

安装jtop，jetpack组件（cuda），以及 cuda版本的opencv等软件。

1. 环境

所需的环境如下：

1. PC （windows11）
2. MobaXterm
3. jetson Orin NX （Ubuntu22.04）

2. 安装jtop

jetson-stats（jtop）是一个用于监控和管理Jetson设备性能的工具集。它提供了各种命令和功能，可以查看设备的实时资源使用情况（如CPU、内存和GPU利用率），并且还可以进行风扇控制、温度监测等操作。通过安装jetson-stats，您可以更方便地监控和管理Jetson设备的性能。

1. 先打开终端，首先确保你的设备上已经安装了Python3和pip3，如果之前已经安装了miniconda或者anconda只需要安装pip3，如果没有安装miniconda可以看这篇Jetson配置YOLOv11环境（五）Miniconda安装与配置 安装好后命令行前面会有（base）：
   
   接下来安装jtop，命令如下：

sudo apt update
sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip

sudo pip3 install -U pip
sudo pip3 install jetson-stats

2. jtop的使用
   在命令行下输入:

sudo jtop # 或者jtop

按下Enter键即可进入jtop界面。

点击info可以看到cuda的信息（下面介绍安装方式）以及opencv cuda版本是否支持，我已经安装好了（后续将介绍安装方式）。

未安装好的应该是下面的。

3. jetpack组件（cuda）安装

1. 使用nivdia-smi命令查看自己的cuda支持的最高版本

nvidia-smi

可以看到我的cuda的版本最高支持到12.6。
2. 查看自己系统可用的jetpack版本

apt-cache madison nvidia-jetpack

可以看到我的Ubuntu22，cuda12.6可用的版本如下。

详细的信息可以输入以下命令。

sudo apt-cache show nvidia-jetpack

注意：Ubuntu22的基本上都是jetpack6.0+，如果要换成其他的可以重新刷机。
可以参考这个如何优雅刷机Jetson。
3. 安装jetpack

sudo apt install nvidia-jetpack=<版本>
# 如使用6.2+b77
sudo apt install nvidia-jetpack=6.2+b77
# 如果想直接安装最新的直接
sudo apt install nvidia-jetpack

由于jetson的jetpack包已经包含了cudnn和TensorRT，不需要额外安装，如果安装的jetpack是精简版的。

sudo apt install --no-install-recommends nvidia-jetpack

可以根据需要去官网找到对应的cudnn和TensorRT下载下来拷贝到对应位置即可，可以参考这个jetson填坑-单独安装cuda，cudnn，tensorrt任意适用版本。

4. 安装cuda版本的opencv

1. 查看自己安装的opencv

sudo jtop

2. 点击INFO，如果有 OpenCV: 4.10.1 compiled CUDA: NO (我之前出现的)
   
3. 卸载默认的 OpenCV 方法

sudo apt purge libopencv*
sudo apt autoremove
sudo apt update

4. 重新安装opencv 带有cuda版本的
5. 安装依赖库

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm git gfortran
sudo apt install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
sudo apt install -y libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev libtiff5-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev libxine2-dev libv4l-dev
sudo apt install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgtk2.0-dev libtbb-dev libatlas-base-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev x264 v4l-utils
sudo apt install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

2. 安装问题
   （1）如果遇到网络问题一直安装不上，可以国内换源。
   （2）如果遇到无法定位libjasper-dev软件包，可以查看这个Ubuntu22.04安装opencv依赖包libjasper-dev问题。

3. 下载 OpenCV 和 opencv_contrib 源码
   分别在opencv源码，opencv_contrib 源码 根据自己的版本来进行选择来下载 release 源码（注意，opencv和opencv_contrib这两个版本要对应），我选择的是4.11.0版本的，下载完后将其拷贝到同一个文件夹下并进行解压。

4. 在jetson上编译安装opencv
   （1）进入到你解压后的opencv

cd opencv-4.11.0
mkdir build && cd build

（2）使用cmake构建项目

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
	-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
	-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=1 \
	-DBUILD_opencv_python2=1 \
	-DBUILD_opencv_python3=1 \
	-DWITH_FFMPEG=1 \
	-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \
	-DCUDA_ARCH_BIN=8.7 \
	-DCUDA_ARCH_PTX=8.7 \
	-DWITH_CUDA=1 \
	-DENABLE_FAST_MATH=1 \
	-DCUDA_FAST_MATH=1 \
	-DWITH_CUBLAS=1 \
	-DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=1 \
	-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.11.0/modules \
	..

其中上面的 DCUDA_ARCH_BIN 要改成自己的架构，查看方法如下：

sudo jtop

点击INFO

可以看到我的是8.7的，然后上面的DCUDA_ARCH_BIN和DCUDA_ARCH_PTX改成8.7即可
（3）编译opencv并且安装opencv

# 查看线程数
cat /proc/stat | grep cpu[0-9] -c
# 根据自己的线程数来进行编译
make -j4

# 如果上面编译没有问题安装即可
sudo make install

安装完成使用jtop会看到这个

至此，cuda环境已经搭建完成，下一步就能搭建FoundationPose环境

5. 参考

1. Jetson OpenCV 安装
2. Jetson配置YOLOv11环境（五）Miniconda安装与配置
3. Ubuntu22.04安装opencv依赖包libjasper-dev
4. 如何优雅刷机Jetson
5. jetson填坑-单独安装cuda，cudnn，tensorrt任意适用版本