jetpack3.2自带了opencv3.3，但是只提供了python2.7的编译版本，所以也只能在python2.7下使用，我本来以为有什么更简单的方法链接到python3中，但是遍查资料也没人说过这个东西，直到我找到一篇博客。
how to install opencv3.4.0 on jeson TX2
这片文章写得非常好，把刷完机后所有的准备工作都写得很清楚，包括如何卸载旧的opencv版本。我就不重新写一遍了，只说下大概可能遇到的问题。
- 安装matplotlib出错。
前面卸载安装一些东西都很顺利，直到安装matplotlib的时候会报错（如果没有报错就不用管了），原因是需要一些预装库python3-tk。nose库。所以按照下面的命令依次安装就可以了。
sudo apt-get install python3-tk
pip3 install nose
pip3 install pillow
pip3 install spicy
pip3 install matplotlib
- 下载时网速很慢。
这个主要是下载opencv的时候很慢，还有个什么下载也很慢，我的解决方法就是换了手机热点，然后网速嗖嗖的，基本上解决了，移动4g，联通电信不太清楚，我用的是校园网，所以可能有这个问题，如果是其他的网络的话可能就没有问题。 - 修改cuda_gl_interop.h
教程里的是通过vim进去的，对vim很熟的就不说了，先进入insert模式然后再推出，输入冒号：，输入wq保存退出，实际上就是给那几行加了注释。 - 对照一下General configuration for OpenCV 3.4.0。
对照一下这个信息保证正确，如果不对的话就回去查看下cmake时候输入的配置信息。
这样应该就没有什么问题了，python2和python3都安装上了opencv，可以愉快的使用了。
test：
c++程序使用
这个是补的，当时编译完只有只测试过python环境下是可以用的了，但是c++版本的并没有测试，后来需要编译c++程序的时候发现还是有问题，会提示找不到包含opencv的文件夹。原因是因为还没有把编译好的opencv添加到linux的系统路径中。
首先修改配置文件：
sudo vim /etc/ld.so.conf
在其后添加opencv编译的lib的路径。
比如我的添加完了之后是这样的(显示器被借走了，所以今天是远程连接截图，win风格莫在意！)。
然后在运行
sudo ldconfig
这个命令的用途是在ld.so.conf内所列的目录下搜索可共享的动态链接库，进而创建出动态装入程序所需要的连接和缓存文件。具体可以参见这里，一般在重启系统时会自动运行，当用户安装了一个新的动态链接库的时候，如果不想重启则需要手动运行这个命令。
然后修改bash.bashrc文件。
sudo vim /etc/bash.bashrc
在最后添加：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
添加完成之后长这样：
然后输入source /etc/bash.bashrc 更新环境变量。
这下就可以在c++环境下愉快的使用opencv了。编译opencv的cpp程序时，需要使用下面命令：
g++ main.cpp -o first `pkg-config opencv --cflags --libs`
后面是连接和参数，配置好了这么写就可以了，然后生成可执行文件运行就可以了，比如我们这里生成的是first。那么执行：
./first
就可以了！
还有一种形式是使用cmake来进行编译，生成可执行文件然后载运行，可以参考：ubuntu下opencv的编译和使用
