RealSense ROS 在 Jetson Orin 上 OpenCV 版本冲突问题解决方案
问题背景
在使用 NVIDIA Jetson Orin 系列设备(包括 Orin Nano 和 Orin AGX)运行 RealSense ROS 时,开发者可能会遇到 OpenCV 版本不匹配的问题。这个问题通常表现为编译错误,提示找不到特定版本的 OpenCV 库文件。
问题现象
当在 Jetson Orin 设备上安装 JetPack 6.0 和 ROS Humble 后,尝试编译 RealSense ROS 包装器时,系统会报告类似以下错误:
CMake Error at /usr/lib/cmake/opencv4/OpenCVModules.cmake:172 (message):
The imported target "opencv_core" references the file
"/usr/lib/libopencv_core.so.4.8.0"
but this file does not exist.
检查系统安装的 OpenCV 版本会发现不一致的情况:
libopencv-dev显示为 4.8.0 版本- 其他 OpenCV 组件(如
libopencv-core4.5d)则显示为 4.5.4 版本
问题根源
这个问题源于 ROS Humble 和 JetPack 6.0 对 OpenCV 版本的不同要求:
- ROS Humble 默认会安装
libopencv-dev4.8.0 版本作为依赖 - 而 JetPack 6.0 自带的是 OpenCV 4.5.4 版本的共享库
- 这种版本不一致导致编译系统无法找到正确的库文件
解决方案
要解决这个问题,我们需要将 libopencv-dev 的版本降级到与 JetPack 6.0 自带的 OpenCV 共享库版本一致。具体步骤如下:
-
执行以下命令安装特定版本的
libopencv-dev:sudo apt install libopencv-dev=4.5.4+dfsg-9ubuntu4 -
这个命令会将
libopencv-dev从 4.8.0 版本降级到 4.5.4 版本,与系统中其他 OpenCV 组件保持一致。 -
降级完成后,重新尝试编译 RealSense ROS 包装器。
替代方案
如果上述方法不适用,开发者也可以考虑以下替代方案:
-
从源代码编译安装:完全从源代码编译安装 OpenCV 和 RealSense ROS,确保所有组件版本一致。
-
使用 NVIDIA 官方容器:考虑使用 NVIDIA 提供的开发容器,这些容器已经预先配置好了正确的 OpenCV 版本。
注意事项
- 在执行版本降级前,建议备份重要数据。
- 降级系统组件可能会影响其他依赖 OpenCV 的应用程序。
- 如果使用 ROS 的其他功能包,需要确认它们是否兼容 OpenCV 4.5.4 版本。
结论
在 Jetson Orin 设备上使用 RealSense ROS 时,OpenCV 版本冲突是一个常见问题。通过将 libopencv-dev 降级到与系统共享库一致的 4.5.4 版本,可以有效解决这个问题。这种方法简单有效,已被多位开发者验证可行。对于更复杂的应用场景,可以考虑从源代码编译或使用官方容器等替代方案。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00