当前位置: 首页 > news >正文

交叉编译opencv(Cpp)于arm64架构开发板上

适用于开发板离线+极简系统;

采用外部主机交叉编译+传输的思路

1.工具与环境需求

交叉编译工具,如aarch64-linux-gnu-gcc/g++

cmake基础编译工具

sudo apt install aarch64-linux-gnu-gcc aarch64-linux-gnu-g++ cmake

2.下载源码

进入工作目录;

git clone opencv的库到本地,并选择相应版本

git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
git checkout 4.8.0

克隆下来的东西都会放在当前目录的opencv目录下;

在当前目录,创建build、opencv-arm-install文件夹,用于存放编译与安装结果。

3.编译安装

同一目录下,新建一个工具链文件toolchain.cmake,写入内容:

SET(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
SET(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR aarch64)SET(CMAKE_SYSROOT /home/why/arm-sysroot)SET(CMAKE_C_COMPILER /usr/bin/aarch64-linux-gnu-gcc)
SET(CMAKE_CXX_COMPILER /usr/bin/aarch64-linux-gnu-g++)
SET(CMAKE_FIND_ROOT_PATH  /home/why/arm-sysroot)SET(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER)
SET(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY)
SET(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY)

注意:根据主机具体位置修改

CMAKE_SYSROOT 环境变量为交叉编译工具链的系统文件,包括了工具链的头文件库文件。

可以通过开发板现有的arm架构库拷贝;或者自主编译构造;

自主编译可见: 于离线OpenEuler系统开发板上安装g++/gcc及各类基础库-CSDN博客

CMAKE_C_COMPILER 环境变量为交叉编译工具链的位置

可以通过which查询

进入编译目录,进行编译

cd buildcmake ../opencv \-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchain.cmake \-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/why/projects/opencv/opencv-arm-install \-DBUILD_SHARED_LIBS=ON \-DBUILD_TESTS=OFF \-DBUILD_PERF_TESTS=OFF \-DBUILD_EXAMPLES=OFF \-DWITH_TIFF=OFF \-DWITH_QT=OFF \-DWITH_GTK=OFF \-DWITH_OPENGL=OFF \-DWITH_V4L=OFF \-DWITH_JPEG=ON \-DWITH_PNG=ON \-DBUILD_opencv_python=OFF

注意修改DCMAKE_INSTALL_PREFIX 环境变量为我们刚刚创建的/opencv-arm-install目录

编译,安装(过程需要一定时间)

make -j$(nproc) 
make install

此时在我们创建的opencv-arm-install目录下,就可以找到编译出来的各个文件;

文件结构通常包括lib、include、bin等目录;

将整个opencv-arm-install打包,传输到开发板;解压到主目录下的usr/文件夹下,即可成功将opencv的各种库文件安装进开发板系统目录。

4.验证

在工作环境目录下创建新cpp文件:test_opencv

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <stdio.h>int main() {cv::Mat m(100, 100, CV_8UC1);printf("Matrix created: %dx%d\n", m.rows, m.cols);return 0;
}

终端设置变量环境并运行(自主修改参数)

aarch64-linux-gnu-g++ test_opencv.cpp \--sysroot=/home/why/arm-sysroot \-I/home/why/projects/opencv/opencv-arm-install/include/opencv4 \-L/home/why/projects/opencv/opencv-arm-install/lib \-lopencv_core \-o test_opencv_arm \-Wl,-rpath-link=/home/why/projects/opencv/opencv-arm-install/lib

可以得到编译结果:test_opencv_arm 可执行文件;可以传输到开发板端,在具备opencv库的情况下成功运行。

http://www.dtcms.com/a/292934.html

相关文章:

  • AI 音频产品开发模板及流程(二)
  • 使用python中的pymysql库,并且转化为数组元组数据
  • 【多任务YOLO】A-YOLOM
  • 字体识别实战:用Python打造智能字体侦探工具
  • for-of和for-in
  • 2025年07月22日Github流行趋势
  • Day20-二叉树基础知识
  • python flusk 监控
  • 行业分类表sql
  • 深入解析 Spark:关键问题与答案汇总
  • 力扣刷题 -- 572.另一颗树的子树
  • 逻辑回归全景解析:从数学本质到工业级优化
  • docker 设置镜像仓库代理
  • 企业微信会议室智能预约实战:从线上预约到无钥匙开门
  • 企业微信快捷回复设定方法(提高效率)
  • 数据库事务 ACID
  • 洛谷 单词方阵 dfs
  • 免费实验室记录本:生物医药科研的数字化转型基石
  • Docker,其他机器下载镜像并copy到目标机器导入docker镜像
  • LWIP学习记录2——MAC内核
  • 合同管理系统技术架构深度解析:快鹭云如何通过NLP+区块链实现纠纷率下降67%|附动态安全库存算法实现
  • NumPy:Python 科学计算的基石
  • 分类模型(BERT)训练全流程
  • IO复用(多路转接)
  • c语言学习(days08)
  • 对比学习 | 软标签损失计算
  • 安科瑞工商业光储充新能源电站ACCU-100M微电网协调控制器
  • MyBatis-Plus 分页实战
  • 目前主流的AI深度学习框架对Windows和Linux的支持哪个更好
  • 单细胞转录组学+空间转录组的整合及思路