Linux 版本:16.04 内核:4.15.0-46-generic
摄像头驱动版本:librealsense-2.16.5
官方安装步骤地址:https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/installation.md
librealsense-2.16.5下载地址:https://github.com/IntelRealSense/librealsense/releases/tag/v2.16.5
ps:为啥没选 librealsense-2.19.0 版本,楼主在windows环境下检测运行过,虽然有图像,但是还是有一个关于pipeline的小错误,我害怕了,所以经过测试最终选择了 librealsense-2.16.5 版本。有条件的可以自己尝试最新版本,最重要的读好开发文档,不要因为版本不匹配问题最后重新安装。
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sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade && sudo apt-get dist-upgrade
升级 OS Boot
sudo update-grub
sudo reboot(可选:重启系统)
2.下载资源包
https://github.com/IntelRealSense/librealsense/releases/tag/v2.16.5
用 tar -xvf filename.tar.gz 解压压缩包.
进入上步中解压后的文件根目录(后面都需要在此根目录下运行),同时保证摄像头已经拔出。
sudo apt-get install git libssl-dev libusb-1.0-0-dev pkg-config libgtk-3-dev
特定包安装
sudo apt-get install libglfw3-dev
Cmake安装(需要Cmake版本3.8+)
参照:
https://blog.csdn.net/qq_33419535/article/details/88549607
sudo cp config/99-realsense-libusb.rules /etc/udev/rules.d/
sudo udevadm control --reload-rules && udevadm trigger
./scripts/patch-realsense-ubuntu-lts.sh(注意:如果版本过早,安装会发现不支持4.15的内核,去读开发文档支持的内核版本)
(ps:我在执行这条命令的时候,发现系统中已经有了V4L2,所以跳过了这个步骤)
具体过程参照我的另一篇博客:https://blog.csdn.net/qq_33419535/article/details/88378746(这里qt安装无所谓ubuntu版本,14.04和16.04都可以)
sudo dmesg | tail -n 50
你会看到一个新的 uvcvideo驱动 被注册了
二、
构建librealsense2 SDKgcc -v
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-5 g++-5
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5
sudo update-alternatives --set gcc "/usr/bin/gcc-5"
mkdir build && cd build
运行
CMake:cmake ../ -DBUILD_EXAMPLES=true(这条命令构建librealsense时附带demos和
tutorials)
sudo make uninstall && make clean && make && sudo make install
(想加快速度可以使用 make -jX 代替 make命令,X是并行编译数,跟你的CPU内核数量有关)
TIPS:目标文件在 /usr/local/lib 中,如下
运行 ./rs-capture
效果如下:
Note: Linux build configuration is presently configured to use the V4L2 backend by default.(前面提到的V4L2问题)
Note: If you encounter the following error during compilation gcc: internal compiler error
it might indicate that you do not have enough memory or swap space on your machine. Try closing memory consuming applications, and if you are running inside a VM increase available RAM to at least 2 GB.(内存要够用)