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1. 问题：
2. 环境
3. 代码
3. 怀疑方向
4. 方向错误（新现象）
在一个大型的项目里面，使用了opencv，且自己编译的时候添加了opencv cuda的支持，且编译的是libopencv_world，在一个比较充足资源的机器是能正常运行的：
内存：32G
显存：16G或者8G
但是在Jetson平台只要调用opencv的接口，算法程序就卡住，其他线程运行OK，怀疑是opencv库太大导致的，但是opencv不是使用到哪个函数，才把相应的库加载到物理内存吗？
description: Computer
product: NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit
serial: 1424621088797
width: 64 bits
capabilities: smp cp15_barrier setend swp tagged_addr_disabled
Jetson:
内存：7G（内存显存共用）
仍然是上面的Jetson环境，自己写一个小的Demo，使用opencv库，仍然是上面的libopencv_world库：
cmake_minimum_required(VERSION 3.16)
project(demo)
set(DEPEND_HEADER_DIR /media/workspace/liuyb/opencv4.5.5/include)
set(DEPEND_LIB_DIR /media/workspace/liuyb/opencv4.5.5/arm)
#set(DEPEND_LIB opencv_core opencv_imgproc opencv_highgui opencv_imgcodecs)
set(DEPEND_LIB opencv_world)
LINK_DIRECTORIES(/media/workspace/liuyb/opencv4.5.5/arm)
add_executable (demo main.cpp)
target_include_directories(demo PUBLIC ${DEPEND_HEADER_DIR})
target_link_libraries(demo PUBLIC ${DEPEND_LIB})#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <vector>
using namespace std;
int main()
{
vector<uint8_t> data(5000 * 5000, 128);
cv::Mat cv_src = cv::Mat(5000, 5000, CV_8UC1, data.data());
cv::Mat cv_dst;
cv::resize(cv_src, cv_dst, {5000 * 2, 5000});
cv::imwrite("dst.tif", cv_dst);
return 0;
}编译后，查看应用程序的依赖库：
感觉所有的库都显示依赖了
strace demo查看，好像也将一些没有用的给映射进来了，下面是映射的所有库吗
这个简单的Demo是能正常运行的，但是那个大型的程序，运行失败，那个程序运行气起来非常消耗内存，是不是因为剩余的可用内存太小，所以导致前面的问题。
上面是没有使用opencv时的内存情况
将项目中使用libopencv_world的位置，修改为具体的三个库：
set(DEPEND_LIB opencv_core opencv_imgproc opencv_highgui opencv_imgcodecs）运行，发现还是不行，可是这三个库的大小加起来也才6M左右，为什么不行呢？
前面开始以为是内存不足，但是在另外一台内存很充足（32G）的机器上，运行同样出问题，之前内存很小的平台是无法进行gdb的，这个32G平台可以GDB，且死在了cv::resize的一个cv::Mat初始化的位置
后来发现，jeston平台是自带opencv的，版本是4.2.0，使用系统自带的opencv库，运行时OK的，但是自己编译的版本（自己本来就是在jetson平台上编译的）就不行，奇怪。
发现另外一个扩展库IMT.so，也用到的opencv，不过在好的平台（自己编译opencv能正常运行的平台）发现这个扩展库IMT.so和自己的库使用的opencv是同一个版本的，但是在jetson平台，IMT.so使用的是4.2.0版本的库文件，自己使用的仍然是4.5.5的
根据4中查看到的异常现象，两个库使用的opencv版本不一致，会不会导致这个问题，尝试将库版本统一成4.2.0的（自己编译），为了排除干扰，将系统中的opencv库去掉，编译运行，OK