Nsight Eclipse的opencv+cuda的交叉编译，在TX2已验证可行

       nsight eclipse edition是个强大的软件，可进行直接编译，也可进行交叉编译，因为我用的是jetson TX2，主要讲一下如何用它进行交叉编译。这个东西实在太方便了，创建好工程后直接远程进行编译，不用在TX2上写makefile，CMAKE文件就可以运行程序，当然了makefile和cmake写一次今后都能用，但是没有界面，用起来没有想用VS那种感觉。

     关于nsight的混合交叉编译，网上并没有相关介绍，要么是nsight的cuda交叉编译，要么是opencv的直接编译，本人尝试opencv+cuda的交叉编译，多次失败，在官方论坛发帖寻问，未得到任何回复，问了一下多位达人，也不是十分清楚，只能靠着自己一点一点摸索，功夫不负有心人，也算是运气好吧，至少得到了一个成功的办法。在这里给大家介绍一下，免得今后有像我这样的人走弯路。

     如果你初次使用nsight，我建议你先看一下这篇文章，实际操作一下，对其有个简单了解，http://blog.csdn.net/qq_38880380/article/details/76849880，这是我单方面认为的好友---小北写的文章，我很感激他能对我进行技术指导，使我感觉迈入GPU开发并没有想象中的那么难。

     言归正传，如果你按照小北的文章已经能对TX2进行CUDA编译并成功运行的话，那么可以看看我写的这个东西了，我们用到TX2往往需要进行图像处理，会经常用到opencv，那么问题来了，如何使用nsight对TX2进行opencv和CUDA混合交叉编译，然后在TX2运行呢？

     1. 确保你的主机和TX2都装有相同版本的opencv，我这里装的是opencv3.2.0

     2. 在主机上打开night软件

工程路径为主机上要存放的工程位置，找个自己好记的位置就行，点ok，打开nsight软件，点file->New->CUDA C/C++ Project，

起个工程名，选择Empty Project，点Next

这里默认为2.0，同时我勾选了6.0，影响意义不大，点Next,

取消Local System，因为我们要在TX2上运行，点那个红叉后，点Manage...

点击Add后，输入你TX2的IP地址和用户名，点Finish，

会显示如下界面，说明远程TX2连接成功，中间可能会弹出界面让你输入TX2用户密码，敲上即可。

这里Project Path为TX2上要保存的工程路径（不是主机上），设置好，Toolkit那里有可能是空的，点右边的Manage...

点Detect...，软件会自动搜索TX2上的Toolkit Path，搜索到后点击Finish，回到刚才界面，CPU Architecture那里选择AArch64，再次确认一下Toolkit和CPU Architecture没有错误后，点Finish，完成工程项目的创建。

    3. 在界面左侧右键点test，选择New->Folder，起名src，用于存放工程代码，点Finish。

右键点击src, New->File, 先创建一个文件用opencv读取图像，起名test.cpp（注意后缀名.cpp不要忘记写），点Finish，编写代码，如下图

这里我贴一下代码吧，免得大家手敲麻烦：

#include
#include
using namespace cv;
extern "C" int test(void);
int main(int argc, char** argv )
{
if ( argc != 2 )
{
printf("usage: DisplayImage.out \n");
return -1;
}
Mat image;
image = imread( argv[1], 1 );
test();
if ( !image.data )
{
printf("No image data \n");
return -1;
}
namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );
imshow("Display Image", image);
waitKey(0);
return 0;
}

同样，再次右键点击src, New->File, 先创建一个cuda文件，起名hello.cu（注意后缀名.cu不要忘记写），点Finish，编写代码，如下图

代码如下：

#include


__global__ void helloFromGPU(void)
{
printf("Hello World form GPU!\n");
}


extern "C" int test(void)
{
printf("Hello World form CPU!\n");


helloFromGPU<<<1, 2>>>();
cudaDeviceReset();
//cudaDeviceSynchronize();
return 0;
}

编译一下，ctrl+B，报错（废话，当然会错），至此工程代码编写完成。

     4. 重点来了，配置opencv库，点软件上面的Project->Properties

点左侧Build旁边的三角，下拉出菜单后点Settings，然后右侧点Tool Settings，在下面点击Includes，然后在include paths（-I）那里点击绿色小加号

这里要输入主机opencv的目录，如果不知道目录在哪，在终端输入

pkg-config --cflags opencv

查询，按照查询结果填上去，这里不用把终端查询到的前缀-I填进去，复制后面的就行，（在设置opencv的

include路径时，我们看到终端查询到两个地址，但是我亲自查看了一下文件夹，发现-I/usr/local/include

下并没有任何相关文件，可不引入，只保留/usr/local/include/opencv即可）

点击NVCC Linker下的Libraries，在Libraries(-l)那里添加opencv库，在终端输入

pkg-config --libs opencv

进行查询，将查到的库一个一个输进去，一次只能输一个，别偷懒，同样-l前缀不用填

填写完成后，是这样的

再在下面的Library search path(-L)那里添加刚才终端查询到的库地址

点OK，配置完成。回到工程界面，重新编译ctl+B, 编译完成，

没有提示报错，说明编译成功了，这时候我们发现TX2工程目录里多了两个文件夹

进入Debug文件夹，把测试图片扔进去，随便找一张图片，在TX2终端运行，

可以看到程序运行成功~~哈哈哈~~和预期一样，test.cpp用opencv读入图像，hello.cu用cuda打出的hello world。