arm环境下opencv编译

1、 下载 opencv 的源文件当前是 0.9.9，并解压缩 2、 在工作路径运行配置命令 ./configure -host=arm-linux -without-gtk -without-carbon -without-quicktime -without- 1394libs -without-ffmpeg -without-python -without-swig -enable-static -disable-shared - disable-apps CXX=arm-linux-g+ CPPFLAGS=-I/opt/crosstools/gcc-3.4.6-glibc-2.3/ - prefix=/usr/opencv/ CPPFLAGS 所指的头文件和库文件位置应当是 arm 编译器的所对应的路径，否则会出 现编译异常，对宏 FD_ZERO 的识别问题。 3、 执行 make，make insatall，这时在/usr/opencv 下生成相应的文件。 为了加入 gtk 的支持 使用下面的 ./configure -host=arm-linux -prefix=$PREFIX -without-carbon -without-quicktime - without-1394libs -without-ffmpeg -without-python -without-swig -enable-static -disable- shared -disable-apps CXX=arm-linux-g+ CPPFLAGS=-I/opt/gtkdfb/usr/local/include 参数 CPPFLAGS=-I/opt/gtkdfb/usr/local/include 只要指明了 gtk 相关库的位置 GTHREAD_CFLAGS = -pthread -I/opt/gtkdfb/usr/local/include/glib-2.0 - I/opt/gtkdfb/usr/local/include/glib-2.0/glib GTHREAD_LIBS = -pthread -lgthread-2.0 -lglib-2.0 GTK_CFLAGS = -DXTHREADS -D_REENTRANT -DXUSE_MTSAFE_API - I/opt/gtkdfb/usr/local/include/gtk-2.0-I/opt/gtkdfb/usr/local/gtk-2.0/gtk -I/opt/gtkdfb/usr/local/gtk- 2.0/gdk -I/opt/gtkdfb/usr/local/gtk-2.0/gdk-pixbuf -I/opt/gtkdfb/usr/local/include/atk-1.0/atk - I/opt/gtkdfb/usr/local/include/pango-1.0/pango -I/opt/gtkdfb/usr/local/include/freetype2/freetype - I/opt/gtkdfb/usr/local/include/freetype2/freetype/config -I/opt/gtkdfb/usr/local/include/glib-2.0 - I/opt/gtkdfb/usr/local/include/glib-2.0/glib GTK_LIBS = -Wl,-export-dynamic -lgtk-2.0 -lgdk-2.0 -latk-1.0 -lpangoxft-1.0 -lpangox-1.0 - lpango-1.0 -lgdk_pixbuf-2.0 -lm -lgobject-2.0 -lgmodule-2.0 -ldl -lglib-2.0 实际编译采用的过程 1、 下载 opencv 的源文件当前是 1.0.0，并解压缩 2、 修改 configure 文件设置 GTK 的安装路径 3、 export PERFIX=/用户的指定安装路径 4、 ./configure -host=arm-linux -prefix=$PREFIX -without-carbon -without-quicktime - without-1394libs -without-ffmpeg -without-python -without-swig -disable-static -enable- shared -disable-apps CXX=arm-linux-g+ CPPFLAGS=-I/opt/gtkdfb/usr/local/include 5、 make 6、 make install 7、 拷贝 opencv.pc 到指定的 PKG_CONFIG_PATH 变量所指定的路径中 8、 转到源程序路径/安装路径 /share/opencv/samples/c，使用下面的命令编译程序 9、 arm-linux-g+ pkg-config -cflags -libs opencv gtk+-2.0 gthread-2.0 pangoft2 libxml-2.0 drawing.c -o drawing 10、 把程序挂载到开发板上，使用下面的 shell 文件执行开发的程序 #bin/sh #export QTDIR=$PWD export TSLIB_ROOT=/opt/gtkdfb/usr/local export LD_LIBRARY_PATH=$PWD/lib:/lib:/opt/opencv/lib export TSLIB_TSDEVICE=/dev/input/tslib0 export TSLIB_PLUGINDIR=$PWD/lib/ts export TSLIB_CONSOLEDEVICE=none export QT_TSLIBDIR=$PWD/lib export TSLIB_CONFFILE=$PWD/etc/ts.conf export POINTERCAL_FILE=$PWD/etc/ts-calib.conf export TSLIB_CALIBFILE=$PWD/etc/ts-calib.conf export PKG_CONFIG_PATH=$PWD/lib/pkgconfig export TSLIB_FBDEVICE=/dev/fb0 export LD_PRELOAD=$PWD/lib/libts.so #/root/touchscream/bin/ts_calibrate #$PWD/bin/ts_print_raw export exec_prefix=$PWD #./arrow #./calendar ./drawing 11、 出现错误 libstdc+.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 拷贝 文件到库文件路径 问题：在使用拉普拉斯是出现下面的问题： Formats of input arguments do not match (Laplacian can either transform 8u-16s, or 8u-32f, or 32f-32f. The channel number must be the same.) 原因：Laplace 变换的输入和输出必须满足提示中所要求的的关系。 问题：今天移植 opencv 算法到 arm-270 的板子上，用 arm-linux 编译室没有问 题了。做了个简单的边缘提取 demo（canny 算法），同样的代码，在 PC 机上运 行时能看到正确的边缘图片，而用 arm-linux 编译后就保存的图片就全是黑的。 源码如下： #include #include #include int main(int argc, char* argv) /声明 IplImage 指针 IplImage* src = NULL; IplImage* dst = NULL; if( argc = 2 dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCanny(src,dst, 50, 150, 3); cvSaveImage(“result.jpg“, dst); cvReleaseImage( cvReleaseImage( return 0; 各位帮忙分析一下是什么原因造成这种现象的。 以前在就发现过一个问题，gcc 编译器默认是单字节对齐，而 arm-linux-gcc 默认是双字节对齐。 回答： 你可以先用 cxcoretest, cvtest 检测一下函数是否能够正常工作。 谢谢楼主的回答，问题大概找到了，出在几个函数里面 cvRound cvFloor cvCeil， PC 机和 arm 上面返回值完全不同。在 arm 平台，调用 vcCanny 算法 里有用到 cvRound 函数，经过取整后全变成了 255，所以图片出来全是黑的。 问题出在 cvRound 返回值处，具体分析如下： typedef union Cv64suf int64 i; uint64 u; double f; Cv64suf; int cvRound( double value ) #if 1 Cv64suf temp; temp.f = value + 6755399441055744.0; printf(“f = %f, %d, %dn“, temp.f, (int)(temp.u 32), (int)(temp.u return (int)temp.u; #endif 在两种平台：pc （g+ 编译）和 arm（arm-linux 编译） ，打印的结果不同 cvRound（3.4678） ； PC： f = 675539944105547.00000, 1127743488, 3 arm：f = 675539944105547.00000, 3, 1127743488 也就是说又 64 位转 32 位时，内存中的数据高 32 位和低 32 位刚好相反。 原因是找到了。我修改了 cvRound 算法，使其返回值为 return （int） （value +0.5） ，重新编译后所有的 opencv 算法都能在 arm 上运行正常了。唯一不足的 就是 270 硬件不支持浮点运算，计算速度很慢。 至于造成这种不同的原因就有可能是 CPU 体系架构不同造成的。具体我也说不 上来，不知道是否可以通过添加编译器的选项来解决。 我把原来的 CV_INLINE int cvRound( double value ) 注释掉，改成： 代码: 全选 inline int cvRound(double value) if(value=0) return (int)(value+0.5); else return (int)(value-0.5); 程序倒是都可以运行了，但是担心这样改会对运行效率有比较大的影响. 不知哪位有没有更高效的改法？ 操作系统：vmware6.5+ubuntu8.04 工具链：arm-linux 2.95.3 目标：gec2410+NEC3.5 opencv 选用版本 opencv1.0。 $ tar zxvf opencv-1.0.0.tar.gz $ cd ./opencv-1.0.0 在配置编译前，我们需要更改一下./cxcore/include/cxtypes.h 文件。由于我们 的运行平台是 arm，这与 x86 的大小端工作不同。如果不修改这文件，在进行 一些会调用 cvRound 函数的函数时候，回出现黑屏现象。 $vim ./cxcore/include/cxtypes.h/cxtypes.h 找到如下程序段： Cv64suf temp; temp.f = value + 6755399441055744.0; return (int)temp.u; 把返回值修改为：return (int) ( value + 0.5) 实际使用的算法是这个方法 设定环境变量：$ export PATH=/usr/local/arm/2.95.3/bin:$PATH 进入解压后的 opencv 目录,进行编译配置。 $ ./configure -host=arm-linux -without-gtk -without-carbon -without- quicktime -without-1394libs -without-python -without-swig -enable-static - disable-shared -disable-apps CXX=arm-linux-g+ CPPFLAGS=-I/usr/include prefix=/opt/opencv-arm $make $make install (此操作要为超级用户，使用 sudo make install 时候要注意一下， 由于 sudo 后的操作，转为超级用户，同时环境也是超级用户的，所以可能会 出现工具链没找到等错误信息。我们可以先使用$ sudo su 切换超级用户，再 设定环境变量，然后使用 make install) 把/opt/opencv-arm/lib 下的库放到开发扳上就可以了。 问题：使用 motempl 程序时出现下面的错误提示： Corrupt JPEG data: 42 extraneous bytes before marker 0xfe Corrupt JPEG data: 42 extraneous bytes before marker 0xfe Corrupt JPEG data: 42 extraneous bytes before marker 0xfe Corrupt JPEG data: 703 extraneous bytes before marker 0xd9 Corrupt JPEG data: premature end of data segment Corrupt JPEG data: bad Huffman code Corrupt JPEG data: 42 extraneous bytes before marker 0xfe Corrupt JPEG data: 42 extraneous bytes before marker 0xfe Corrupt JPEG data: premature end of data segment Corrupt JPEG data: 173 extraneous bytes before marker 0xd9 Corrupt JPEG data: premature end of data segment Corrupt JPEG data: 587 extraneous bytes before marker 0xd9 Corrupt JPEG data: premature end of data segment Corrupt JPEG data: 300 extraneous bytes before marker 0xd9 Corrupt JPEG data: premature end of data segment Corrupt JPEG data: premature end of data segment HIGHGUI ERROR: V4L: setting property #6 is not supported diff 和 patch 是一对工具，在数学上来说，diff 是对两个集合的差运算，patch 是对两个集合的和运算。 diff 比较两个文件或文件集合的差异，并记录下来，生成一个 diff 文件，这也是我们常说的 patch 文件，即补丁文 件。 patch 能将 diff 文件运用于 原来的两个集合之一，从而得到另一个集合。举个例子来说文件 A 和文件 B,经过 diff 之后生成了补丁文件 C,那么着个过程相当于 A -B = C ,那么 patch 的过程就是 B+C = A 或 A-C =B。 因此我们只要能得到 A, B, C 三个文件中的任何两个，就能用 diff 和 patch 这对工具生成另外一个文件。 这就是 diff 和 patch 的妙处。下面分别介绍一下两个工具的用法: 1. diff 的用法 diff 后面可以接两个文件名或两个目录名。 如果是一个目录名加一个文件名，那么只作用在那么个目录下的同名 文件。 如果是两个目录的话，作用于该目录下的所有文件，不递归。如果我们希望递归执行，需要使用-r 参数。 命令 diff A B C ,一般 A 是原始文件，B 是修改后的文件，C 称为 A 的补丁文件。 不加任何参数生成的 diff 文件格式是一种简单的格式，这种格式只标出了不一样的行数和内容。我们需要一种更详 细的格式，可以标识出不同之处的上下文环境，这样更有利于提高 patch 命令的识别能力。这个时候可以用-c 开关。 2. patch 的用法 patch 用于根据原文件和补丁文件生成目标文件。还是拿上个例子来说 patch A C 就能得到 B, 这一步叫做对 A 打上了 B 的名字为 C 的补丁。 之一步之后，你的文件 A 就变成了文件 B。如果你打完补丁之后想恢复到 A 怎么办呢？ patch -R B C 就可以重新还原到 A 了。 所以不用担心会失去 A 的问题。 其实 patch 在具体使用的时候是不用指定原文件的，因为补丁文件中都已经记载了原文件的路径和名称。patch 足 够聪明可以认出来。但是有时候会有点小问题。比如一般对两个目录 diff 的时候可能已经包含了原目录的名字，但是我 们打补丁的时候会进入到目录中再使用 patch,着个时候就需要你告诉 patch 命令怎么处理补丁文件中的路径。可以利 用-