在本系列上一篇文章中，我们带领大家掌握了颜色空间动态调节技巧。在本篇文章中，我们将带领大家了解 OpenCV。
前面连续几篇在 Jetson Nano 2GB 上，执行多个简单且实用的 Python 的 OpenCV 项目，都是轻松调用 JetPack 预装的 OpenCV 就能实现的功能，不需要额外安装其他库，包括人脸与眼睛检测的范例。
JetPack 为 Jetson Nano 2GB 安装的 OpenCV，是经过 NVIDIA 特调过的，因为 Jetson Nano 2GB 的目的是要成为边缘计算设备。由于各项计算资源都相对局限，因此 JetPack 所提供的 OpenCV 主要保留计算机视觉中最常用的基础功能。
以下就整理几个 Jetson Nano 2GB 上最常遇到的 OpenCV 问题：
1. 这个 OpenCV 是什么版本？
答：这里检查 OpenCV 版本的方法有很多种，下面两种是最简单的：
(1) 直接执行 opencv_version （如下截屏）：
(2) 由于这里的 OpenCV 使用 dpkg 工具进行安装，因此可以使用以下指令检查版本：
第二种方法还能看到安装了支持 Python 的版本，以及 Samples 范例。
2. 这个 OpenCV 支持哪个 Python 版本？
答：JetPack 为 Jetson Nano 2GB 安装了 2.7 与 3.6 两个版本 Python 开发环境，可以分别执行以下指令去分别确认。
表示这个 OpenCV 支持 2.7 与 3.6 这两个版本的 Python。
3. 这个 OpenCV 支持 CUDA 计算？
答：这里有个最简单的指令“opencv_read_cuda”,在任何地方执行，显示如下：
这里得到的答案颇令人意外，居然是“NO”,表示不支持 CUDA。
这是因为前面所说，为了节省 Jetson Nano 2GB 的计算资源，因此这个 OpenCV 只提供最基本计算机视觉的功能，连 NVIDIA 自己的 CUDA 支持部分也去除。如果需要使用支持 CUDA 功能的 OpenCV 版本，需要从 OpenCV 官网下载源代码进行安装，这类教材网上有很多，请自行处理。
4. 这个 OpenCV 支持哪些库？
答：最简单的方式就是直接检查已安装的 lib 内容，请执行以下指令：
可以根据上述列表找出已安装的列表。
5. 如何取得 OpenCV 完整的安装与支持信息？
答：可以在 python 里汇入 cv2 之后，执行 cv2.getBuildInformation()，如下图：
下面还有非常多的信息，例如与 C/C++ 有关的（如下截屏）：
已安装的模组（如下截屏）：
例如上图就能看到对 FFMPEG、GSTREAMER 与 v4l/v4l2 的支持版本。
对 Python 的支持（如下截屏）：
信息内容非常多，请自行阅读。
6. 需要升级对 Python 的支持？例如执行 pip3 install opencv-python 或 sudo apt install python3-opencv
答：这两种方式都会产生问题，建议不要使用。
pip install opencv-python 安装方法只对 Python3 有效，但执行之后可能会影响稳定性。这次尝试的结果会造成“code-dump”错误。
sudo apt install python-opencv python3-opencv 会使 OpenCV 版本降为 3.2.0 也不合适使用。
以上针对 NVIDIA JetPack 为 Jetson Nano 2GB 所提供的 OpenCV 开发环境，以及大部分开发者最常见的问题，提供一个简单整理。
