armv7l 交叉编译configure

如果你要在 x86 平台上编译 armv7l 架构的程序，你需要使用交叉编译器来编译。一般来说，交叉编译器的命名格式为 `arch-linux-gnu-<compiler>`，其中 `arch` 为目标架构，比如 armv7l，`compiler` 为编译器的名称，比如 gcc。

1. 首先安装交叉编译器，比如 `gcc-arm-linux-gnueabihf`，可以使用以下命令安装：

   sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf

2. 然后下载源码，并解压缩：

   tar xvf source.tar.gz
   cd source

3. 运行 `configure` 脚本，指定交叉编译器和目标架构：

   ./configure --host=arm-linux-gnueabihf CC=arm-linux-gnueabihf-gcc

4. 最后，运行 `make` 命令进行编译：

   make

编译完成后，你会得到一个 ARM 架构的可执行文件。

相关问题

如何编译tensorflow armv7l离线包

编译TensorFlow的过程比较复杂，需要在你的设备上安装一些依赖项和工具，然后执行一系列命令。以下是基本的步骤：

1. 安装依赖项：在Ubuntu上，可以执行以下命令安装必要的依赖项：

sudo apt-get install python3-numpy python3-dev python3-pip python3-wheel libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev libatlas-base-dev libopenblas-dev libblas-dev liblapack-dev cython3

2. 下载TensorFlow源代码：可以从GitHub上下载最新的TensorFlow源代码：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout r1.15

3. 配置编译选项：可以使用TensorFlow的配置脚本自动生成编译选项。对于armv7l架构，可以执行以下命令：

./configure

在配置过程中，你需要设置一些选项，例如Python解释器的路径、Bazel的路径等。如果你不确定如何设置这些选项，可以按Enter键接受默认值，或参考TensorFlow官方文档中的指南。

4. 编译TensorFlow：执行以下命令开始编译TensorFlow：

bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

这个过程可能需要几个小时才能完成，具体时间取决于你的设备性能。编译完成后，你可以使用以下命令生成离线包：

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

该命令将创建一个名为“tensorflow-xxx-cp3x-cp3x-linux_armv7l.whl”的离线包，其中“xxx”是TensorFlow版本号。你可以将这个离线包复制到你的设备上，然后使用pip安装它：

pip install tensorflow-xxx-cp3x-cp3x-linux_armv7l.whl

请注意，这只是TensorFlow编译的基本步骤，你可能需要根据自己的需要进行更改和调整。如果你需要更详细的指导，请参考TensorFlow官方文档中的指南。

opencv 移植 armv7l

要在ARMv7架构的设备上移植OpenCV，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装交叉编译工具链：首先需要安装适用于ARMv7架构的交叉编译工具链。你可以在ARM官方网站上找到合适的工具链，或者使用其他第三方提供的工具链。

2. 下载OpenCV源代码：从OpenCV官方网站上下载源代码，并解压到你的开发机上。

3. 配置交叉编译环境：打开终端，进入OpenCV源代码目录，并执行以下命令：

   mkdir build
   cd build
   cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<path_to_toolchain_file> ..

在上述命令中，`<path_to_toolchain_file>` 是你安装的交叉编译工具链的路径。

4. 编译OpenCV：执行以下命令进行编译：

   make

5. 安装OpenCV库文件：执行以下命令将编译生成的库文件安装到指定目录：

   sudo make install

在这之前，你可能需要先指定安装目录，可以通过设置`CMAKE_INSTALL_PREFIX`变量来指定。

6. 在ARMv7设备上使用OpenCV：将生成的库文件拷贝到你的ARMv7设备上，并在你的项目中链接这些库文件。同时，还需要将OpenCV的头文件包含在你的代码中。

以上是在ARMv7架构的设备上移植OpenCV的基本步骤。具体实施时，还需要根据你的开发环境和需求进行相应的调整和配置。