set(OpenCV_DIR   "/usr/local/include/opencv4") set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR     "/usr/local/cuda-11.6") set(CUDNN_DIR    "/usr/local/cudnn8.4.0.27-cuda11.6") set(TENSORRT_DIR "/home/jarvis/lean/TensorRT-8.6.1.6") set(PROTOBUF_DIR "/home/jarvis/protobuf") 想要获取这些文件的路径需要那些指令

<think>好的，我现在需要帮用户解决关于如何获取CMake中设置的这些路径的问题。用户给出了几个set命令，比如OpenCV_DIR、CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR等，想知道在系统里用什么指令能找到这些路径。首先，我要分析每个路径对应的软件或库，然后思考用户可能是在编译项目时遇到路径配置的问题，需要手动指定这些目录。 首先，OpenCV_DIR指向的是OpenCV的安装路径。通常，在Linux系统中，OpenCV可能安装在/usr/local或者/opt目录下。用户设置的路径是/usr/local/include/opencv4，但这里可能有问题，因为OpenCV的CMake配置通常是在lib/cmake/opencv4这样的目录下。所以可能需要确认用户是否正确安装了OpenCV，或者是否通过包管理器安装。查找OpenCV的安装路径可以用find或者locate命令，或者通过pkg-config来找。 接下来是CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR，指向CUDA的安装目录。一般CUDA默认安装在/usr/local/cuda，这里用户指定的是cuda-11.6，可能安装了多个版本。要查找CUDA的安装路径，可以检查环境变量，比如$CUDA_HOME，或者使用which nvcc来找到nvcc编译器的路径，再推导出CUDA的根目录。 然后是CUDNN_DIR，即cuDNN的路径。cuDNN通常安装在CUDA的目录下，比如在include和lib64的子目录里。用户指定的是/usr/local/cudnn8.4.0.27-cuda11.6，这可能是用户自己解压cuDNN到该目录。查找的话可能需要检查用户是否将cuDNN文件复制到了CUDA目录，或者是否有环境变量指向该路径。 TensorRT_DIR指向TensorRT的安装目录，用户路径是/home下的某个目录。TensorRT通常需要从NVIDIA官网下载后解压到指定位置，所以用户可能自己指定了该路径。要找到TensorRT，可能需要查看用户的下载目录或者环境变量，或者使用find命令搜索。 最后是PROTOBUF_DIR，指向Protobuf的安装路径。用户可能自己编译安装了Protobuf，所以路径在/home下。查找的话可以用which protoc找到protoc的位置，或者查看环境变量。 总结下来，用户可能需要知道如何通过命令行工具如find、locate，或者检查环境变量，或者使用包管理器的查询命令来找到这些库的安装路径。同时，用户可能在配置CMake时遇到问题，需要确保这些路径正确指向了对应的库的CMake配置文件或头文件、库文件的位置。需要针对每个库给出具体的查找方法，比如使用find命令搜索相关文件，或者检查标准安装路径，或者通过已安装的工具链如nvcc、protoc来推断路径。此外，还要提醒用户注意路径是否正确，特别是OpenCV的路径可能指向了include目录而不是CMake配置文件的路径，这可能导致CMake找不到OpenCV。</think>在 Linux 系统中获取这些路径的常用方法如下（使用 `$` 表示终端命令）： --- ### 1. **OpenCV_DIR** ```bash # 查找 opencv4 的安装路径 $ sudo find / -name "OpenCVConfig.cmake" 2>/dev/null # 若通过 apt 安装 $ dpkg -L libopencv-dev | grep OpenCVConfig.cmake # 典型路径可能是： # /usr/local/share/opencv4 或 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4 ``` --- ### 2. **CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR** ```bash # 查看当前 CUDA 版本 $ nvcc --version # 输出会显示 CUDA 版本 # 查找 CUDA 安装路径 $ which nvcc # 例如输出 /usr/local/cuda-11.6/bin/nvcc $ echo ${CUDA_HOME:-$(dirname $(dirname $(which nvcc)))} ``` --- ### 3. **CUDNN_DIR** ```bash # 查找 cudnn.h 头文件 $ sudo find / -name "cudnn.h" 2>/dev/null # 典型路径可能是： # /usr/local/cuda/include 或 /usr/include/x86_64-linux-gnu ``` --- ### 4. **TENSORRT_DIR** ```bash # 查找 TensorRT 库文件 $ sudo find / -name "NvInfer.h" 2>/dev/null # 若通过 .tar 包安装，路径通常形如： # ~/TensorRT-8.x.x.x 或 /usr/include/aarch64-linux-gnu ``` --- ### 5. **PROTOBUF_DIR** ```bash # 查找 protobuf 安装路径 $ which protoc # 查看 protoc 编译器位置 $ protoc --version # 查看版本 # 查找 protobuf-config.cmake 文件 $ sudo find / -name "protobuf-config.cmake" 2>/dev/null ``` --- ### **补充说明** 1. 使用 `find` 命令时可能需要 `sudo` 权限 2. `2>/dev/null` 用于过滤权限错误提示 3. 对于自定义安装的库（如 TensorRT），路径通常由用户指定 4. 可通过 `locate` 命令加速搜索（需先运行 `sudo updatedb` 更新索引） 建议在 CMakeLists.txt 中添加验证逻辑： ```cmake find_package(OpenCV REQUIRED) message(STATUS "OpenCV found at: ${OpenCV_DIR}") ```