交叉编译的opencv静态库怎么调用

时间: 2023-09-29 17:02:58 浏览: 73
要调用交叉编译的OpenCV静态库,需要在编译时链接该库,以及在代码中包含相关的头文件。 以下是一个使用交叉编译的OpenCV静态库的示例代码: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("example.jpg"); cv::imshow("Image", image); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 在编译时,需要使用以下命令进行链接: ``` g++ -o example example.cpp -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs -lopencv_imgproc ``` 其中,`-lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs -lopencv_imgproc` 分别对应OpenCV静态库中的核心模块、GUI模块、图像编解码模块和图像处理模块。 请注意,上述示例代码仅供参考,实际使用时需要根据具体情况进行修改。
相关问题

Ubuntu交叉编译链接opencv静态库

1. 安装交叉编译工具链 首先需要安装交叉编译工具链,可以根据目标平台的架构选择相应的工具链。以ARM架构为例,可以使用ARM的官方工具链或者使用Ubuntu提供的工具链: ```bash sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf g++-arm-linux-gnueabihf ``` 2. 下载并编译opencv 下载opencv源码,解压后进入源码目录,执行以下命令: ```bash mkdir build cd build cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/arm-linux-gnueabihf .. make -j4 ``` 其中,`-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE`指定了交叉编译工具链,`-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`指定了opencv_contrib的路径,`-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF`表示编译静态库,`-DBUILD_TESTS=OFF`、`-DBUILD_PERF_TESTS=OFF`、`-DBUILD_EXAMPLES=OFF`表示不编译测试和示例程序,`-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE`表示编译优化,`-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`指定了安装目录。 编译完成后,执行以下命令安装opencv: ```bash sudo make install ``` 3. 链接静态库 在编译自己的程序时,需要链接opencv的静态库。以CMake为例,可以在`CMakeLists.txt`中添加以下代码: ```cmake set(OpenCV_STATIC ON) find_package(OpenCV REQUIRED) target_link_libraries(your_target ${OpenCV_LIBS}) ``` 其中,`set(OpenCV_STATIC ON)`指定链接静态库,`find_package(OpenCV REQUIRED)`查找opencv库,`target_link_libraries(your_target ${OpenCV_LIBS})`链接静态库。需要注意的是,交叉编译时需要指定正确的库路径和头文件路径。

交叉编译的opencv静态库怎么用cmake调用

1. 首先需要编写CMakeLists.txt文件,该文件包含编译opencv静态库的命令和链接静态库的命令,例如: ``` cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project(my_project) # 设置交叉编译器 set(CMAKE_C_COMPILER /path/to/cross/compiler) set(CMAKE_CXX_COMPILER /path/to/cross/compiler) # 设置交叉编译选项 set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux) set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm) set(CMAKE_SYSROOT /path/to/sysroot) # 查找opencv库 find_package(OpenCV REQUIRED) # 添加头文件路径 include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) # 添加可执行文件 add_executable(my_app main.cpp) # 链接静态库 target_link_libraries(my_app ${OpenCV_LIBS}) ``` 2. 在命令行中执行以下命令进行交叉编译: ``` mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/path/to/cross/toolchain.cmake .. make ``` 其中,/path/to/cross/toolchain.cmake是交叉编译工具链文件的路径。 3. 编译完成后,在build目录下会生成可执行文件my_app,将该文件复制到目标设备上运行即可。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Linux OpenCV交叉编译环境安装

主要讲解怎样在Linux上安装OpenCV及交叉编译环境,本文举例是在Redhat上进行的,同时也在Ubuntu下进行过安装,如果有问题可以留言共同学习!
recommend-type

华为HI3559A-opencv-ffmpeg-contrib交叉编译.docx

解决在交叉编译过程中,opencv始终无法正确加载ffmpeg视频库的问题。首先编译好ffmpeg动态库,并对opencv里ffmpeg-test进行编译论证,然后在cmake-gui的配置选项中添加链接库以及路径,从而解决opencv 交叉编译...
recommend-type

opencv在Linux下的交叉编译

opencv在Linux开发板上的交叉编译,详细步骤和出现的问题解决方法。
recommend-type

Windows 下编译opencv3+opencv_contrib方法

windows下环境:VS3+CUDA8.0+Cmake3.4.3详细步骤,附上一些错误以供参考,另附上一些opencv2.x与opencv3兼容的函数改动
recommend-type

Python OpenCV模块通过调用摄像头并截图保存功能的实现代码

主要介绍了Python OpenCV 调用摄像头并截图保存功能,本文通过两段实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

云原生架构与soa架构区别?

云原生架构和SOA架构是两种不同的架构模式,主要有以下区别: 1. 设计理念不同: 云原生架构的设计理念是“设计为云”,注重应用程序的可移植性、可伸缩性、弹性和高可用性等特点。而SOA架构的设计理念是“面向服务”,注重实现业务逻辑的解耦和复用,提高系统的灵活性和可维护性。 2. 技术实现不同: 云原生架构的实现技术包括Docker、Kubernetes、Service Mesh等,注重容器化、自动化、微服务等技术。而SOA架构的实现技术包括Web Services、消息队列等,注重服务化、异步通信等技术。 3. 应用场景不同: 云原生架构适用于云计算环境下的应用场景,如容器化部署、微服务
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。