rk3588使用opencv

### 安装和配置 OpenCV

对于希望在 RK3588 平台上利用 OpenCV 进行图像处理开发的情况，可以按照特定流程完成安装与配置工作。

#### 准备阶段

确保已经获取适用于目标平台的 OpenCV 版本。针对 RK3588 的情况，在官方文档或其他可靠资源中寻找适合该硬件架构的预编译包或是源码编译指南[^2]。

#### 打包并传输 Opencv 库至 RK3568 开发板

进入 `/data/Workspace_Linux/software_lib/opencv-x.x.x/output/opencv-4.7.0/rk3568` 目录下，执行命令 `tar -cf opencv.tar bin/ include/ lib/ share/` 来创建一个包含所需文件的压缩包[^1]。这一步骤同样适用于 RK3588 设备，只需调整路径以匹配实际存储位置即可。

#### 解压并设置环境变量

将上述生成的 `.tar` 文件复制到 RK3588 中的目标目录，并通过解压指令恢复其结构：

cp /path/to/your/opencv.tar /target/directory/
cd /target/directory/
tar xf opencv.tar

接着更新系统的动态链接库缓存以及设定必要的环境变量以便于后续操作能够顺利找到这些库的位置:

echo '/usr/local/lib' | sudo tee -a /etc/ld.so.conf.d/usr_local_lib.conf
sudo ldconfig
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH
source ~/.bashrc

以上步骤假设用户具有适当权限来修改系统级配置；如果不是，则可能需要联系管理员协助完成某些部分的操作。

#### 验证安装成功与否

为了验证是否正确设置了 OpenCV 环境，可以通过编写简单的测试程序来进行确认。这里给出一段 C++ 代码作为例子：

#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"

int main() {
    cv::Mat image;
    std::cout << "OpenCV version : " << CV_VERSION << std::endl;

    try{
        image = cv::imread("/path/to/image.jpg");
        if(image.empty()){
            throw std::runtime_error("Cannot read the file!");
        }
        cv::imshow("Display window",image);
        int k=cv::waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window
    }catch(const std::exception& e){
        std::cerr<<e.what()<<std::endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }

    return EXIT_SUCCESS;
}

编译这段代码前记得先安装好 g++ 编译器及相关依赖项，并采用如下方式构建可执行文件：

g++ test_opencv.cpp -o test_opencv `pkg-config --cflags --libs opencv4`
./test_opencv

如果一切正常的话，应该可以看到所加载图片显示在一个窗口内，并打印出当前使用的 OpenCV 版本号。