ubuntu 18.04 LTS交叉编译opencv 3.4.16并编译工程[全记录]

零、安装OpenCV之前，安装依赖项

参考博文：
https://blog.csdn.net/qq_54199287/article/details/133780829?spm=1001.2014.3001.5506

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install libopenblas-dev
sudo apt-get install git pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
# 处理图像所需的包
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev
# 处理视频所需的包
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev 
# 优化opencv功能
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
sudo apt-get install ffmpeg

如果遇到安装libjasper-dev错误，可参考博文：
https://blog.csdn.net/lyc_daniel/article/details/133439255?spm=1001.2014.3001.5501

一、下载并解压opencv 3.4.16源码

https://opencv.org/releases/
放到home路径下的Exe文件夹（专门放用户安装的软件）中，其中build是后期自建的
为了版本控制，保留了3.4.16，并增加了-gcc-arm

二、安装cmake和cmake-gui

我用命令安装的，版本不是最新的，但二者的版本是匹配的。

sudo apt install cmake
sudo apt-get install cmake-gui

查看版本

三、启动cmake-gui并编译opencv 3.4.16

1.启动cmake-gui对话框

sudo cmake-gui

2.在opencv源码路径下新建build文件夹（用于存放编译文件）
3.在/usr/local路径下新建opencv3.4.16-gcc-arm文件夹（用于存放编译结果）
4.对话框设置
参考博文：https://blog.csdn.net/xiaopang_love_study/article/details/121617995#t7
部分设置截图如下：
4.1设置source和build为opencv解压后的路径，之后点击configure

4.2选择交叉编译器

4.3设置编译器为gcc-arm，该编译器之前解压到了Exe文件夹中了，并不是命令安装的，但设置了gcc-arm相关的环境变量（百度搜索安装方法即可，编译器的完整名称：gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf）。
（C、C++、Target Root均来自该编译器目录，其他Target Root选择lib文件夹，而不是lib64文件夹）
其他默认。点“Finish”

在新的对话框中的Search框搜索输入Z和install：
Z：把搜索到的BUILD_ZLIB打勾。
install：把搜索到的安装路径改为/usr/local/opencv3.4.16-gcc-arm
（之前新建了opencv3.4.16-gcc-arm，方便后期移植到arm环境时拷贝lib文件夹）
依次点Configure、Generate。如果红色的行都消失了，说明配置成功。关闭CMake对话框。

四、编译和安装OpenCV 3.4.16

1.进入opencv源文件夹内的build路径
执行

cd opencv/build    #进入配置好的编译目录
sudo make -j4      #启动4个核一起编译
sudo make install  #拷贝编译结果到/usr/local/opencv3.4.16-gcc-arm目录

若有编译错误，参考原博文https://blog.csdn.net/xiaopang_love_study/article/details/121617995#t7
或其他博文

2.设置环境变量
2.1设置/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

在opencv.conf中添加

/usr/local/opencv3.4.16-gcc-arm/lib

如下图

加载操作

sudo ldconfig

2.设置/etc/bash.bashrc

sudo gedit /etc/bash.bashrc

添加

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig:/usr/local/opencv3.4.16-gcc-arm/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH

更新环境变量

source /etc/bash.bashrc
sudo updatedb

-------------------至此，opencv被gcc-arm编译并安装完成。---------------------------

五、交叉编译opencv 3.4.16工程

1.参考博文：https://blog.csdn.net/xiaopang_love_study/article/details/121617995#t7
编写mergeImg.cpp代码和CMakeLists.txt
mergeImg.cpp

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
int main(int argc, char **argv)
{
    Mat imsrc1 = imread(argv[1]);
    Mat imsrc2 = imread(argv[2]);
    Mat imsrc2_scaler;      //将imsrc2缩放到imsrc1的尺寸
    Mat imdst;              //合成的目标图像
    double alpha = 0.3;
    double gamma = 0;
    if(imsrc1.size() != imsrc2.size())
    {
        printf("resize start!\n");
        resize(imsrc2, imsrc2_scaler, imsrc1.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);
        addWeighted(imsrc1, alpha, imsrc2_scaler, 1 - alpha, gamma, imdst);
    }
    else
    {
        addWeighted(imsrc1, alpha, imsrc2, 1 - alpha, gamma, imdst);
    }
 
    imwrite("imdst.jpg", imdst);
    return 0;
}

CMakeLists.txt

cmake_minimum_required (VERSION 3.5.1)
 
PROJECT (mergeImg)
 
set(OpenCV_DIR /usr/local/opencv3.4.16-gcc-arm/lib)
include_directories(/usr/local/opencv3.4.16-gcc-arm/include)
find_package(OpenCV REQUIRED)
 
add_executable (mergeImg "mergeImg.cpp")
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS} -lpthread -ldl)

2.利用cmake-gui编译mergeImg工程，生成makefile等文件
流程与上述编译opencv类似，其中：
（1）code和binaries均为mergeImg工程路径（build是新建的，用于存储编译文件）
（2）CAMKE_FIND_ROOT_PATH默认为gcc-arm的lib文件夹/home/lyc/Exe/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/lib （之前在home文件夹内安装的）
（3）OpenCV_DIR默认为/usr/local/opencv3.4.16-gcc-arm/share/OpenCV（注意：之前我将opencv安装在了home文件夹，但cmake-gui中的OpenCV_DIR默认是/usr/local，尝试了多种方法仍无法修改，configure后仍为/usr/local，最后选择将opencv安装在/usr/local，避免了修改cmake-gui中的OpenCV_DIR）
（4）依次点击configure、generate

该过程在build文件夹中生成的文件如下（有些可能是make命令生成的，记不清了）：

3.make命令行编译mergeImg工程
在命令窗口中，进入build文件夹，执行：

sudo make -j4

即可得到执行文件mergeImg

因交叉编译，执行文件只能在arm平台上运行，需要查看可执行文件是否符合arm框架
参考博文：https://blog.csdn.net/qq_44681788/article/details/130901649

file mergeImg

或者

readelf -h mergeImg

可以看出，执行文件符合ARM架构。

至此，交叉编译完毕。

六、移植编译结果
将执行文件mergeImg，两张图像angle.jpg和plane.jpg放到opencv_test_V2文件夹中，与opencv编译结果opencv3.4.16-gcc-arm文件夹（在上述/usr/local/中）一起移植：
（1）opencv_test_V2放到arm环境的用户目录下

（2）opencv3.4.16-gcc-arm文件夹放到arm环境/usr/local/下

在arm环境中，进入opencv_test_V2，执行命令：

./mergeImg plane.jpg angle.jpg

执行文件将两张图像angle.jpg和plane.jpg进行了融合，得到运行结果imdst.jpg
至此，移植完毕！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-762862.html

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