近两年AI人工智能如爆炸般狂飙突进，AI的三大核心：算法+数据+硬件（GPU）。综合考虑性价比（昨天谷歌上线了云端TPU，价格好像是6美刀左右一小时），在嵌入式方向，硬件上现阶段NVIDIA的GPU应该是一骑绝尘吧，而且老黄已将降AI作为支柱业务一样发展，AI的开发生态就数他家了。单位正在用Jetson TX1 开发板搞高性能HPC计算平台，正好可以搞搞算法。
一、硬件开发环境：嵌入式Jetson TX2开发板，arm64的，开发板自带存储空间32GB，内存8GB。
二、软件平台：开发板用的Ubuntu 16.04，Jetpack 3.1，OpenCV 3.3，Clion for Linux版本。
三、OpenCV 3.3安装：
Jetson TX2 开发板可以使用三种OpenCV：（1）普通的OpenCV （2）带GPU加速的（标准OpenCV的一部分）（3）OpenCV4Tegra（带GPU加速）
Python打开的摄像头是边缘检测，如下图：
四、配置IDE-CLion：开发板部署好OpenCV就可以开发了，理论上在TX2开发板上用个gedit就可以开发，但是远远没有IDE有效率，而且还要讨厌的Makefile需要改。有了IDE简单配置下，就可以写代码了，而且重要的是，IDE会给输入提示，不用跟编辑TXT一样写代码让人绝望。
从官网上下载Clion for Linux 版本，如果还是在校学生，建议用学校的edu邮箱注册个账户，可以免费试用JetBrain 的产品全家桶一年。本人毕业后，学校的邮箱依然可用，而且学校的v*n还能从知网下载论文，真的再次感谢母校。言归正传，下载后将tar 文件放到Ubuntu 任意目录下，试用 tar -zvxf clion.tar.gz 解压，然后cd 进入 bin/文件夹下，执行 ./clion.sh 即可启动 Clion。 亲测有效，一开始还怀疑下载的版本会不会是X86的，不兼容arm64，还好没有，我猜可能该软件是用Java写的吧，那玩意儿号称一次编译到处运行，不是吹的。
启动Clion后，需要配置toolchain 编译工具链，需要 配置 cmake 路径：/usr/bin/cmake ，还有 make、c complier/ c++ complier 的路径，都是在/usr/bin/目录下。
如下图：
配置好之后，在 File菜单下创建工程，起好名字，配置好工具链即可，然后在左边工程目录下打开CMakeLists.txt配置cmake, 添加OpenCV配置的话，只要在最后边添加两行即可：find_package(OpenCV REQUIRED)和target_link_libraries(cv2 ${OpenCV_LIBS})即可。如下图：
配置好之后，讲之前那个gstreamer_view.cpp考皮到该IDE下，然后编译运行，亲测如下图：
至此Ubuntu 下配置OpenCV 3.3开发环境的IDE就算是搞定了，这是用的Clion，还可以用QT，我也试过了，但是效果不如CLion短平快，而且编译速度也还可以，最重要的是编辑后文件大小才1M多，QT编译后180M多，不是是哪设置的问题，这对于嵌入式来说简直就是fatal一般的bug。。
开发OpenCV还有一招是用Python，Ubuntu下开发Python可用pycharm，效果还可以。不过考虑到执行效率问题，c++还是简单粗暴，Python可以能是开发效率更高吧。。
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