opencv交叉编译流程

时间: 2023-10-28 14:05:00 浏览: 90
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,使用C++语言编写。在交叉编译OpenCV时,需要在本地计算机上构建交叉编译工具链,然后使用该工具链编译OpenCV库,以便在目标平台上使用。 以下是OpenCV交叉编译的基本流程: 1. 下载交叉编译工具链:根据目标平台的架构和操作系统,下载相应的交叉编译工具链。例如,如果您的目标平台是ARMv7架构的Linux系统,则可以下载arm-linux-gnueabihf工具链。 2. 配置交叉编译环境:将交叉编译工具链添加到PATH环境变量中,以便在编译OpenCV时使用。 3. 交叉编译依赖库:在目标平台上安装必要的依赖库,例如libjpeg、libpng和libtiff等。这些库可以通过交叉编译工具链的工具(如apt-get或yum)进行安装。 4. 配置OpenCV编译选项:使用cmake工具配置OpenCV编译选项,以便在交叉编译环境中编译OpenCV库。需要注意的是,在配置时要指定交叉编译工具链的路径和目标平台的架构和操作系统等信息。 5. 编译OpenCV库:使用make命令编译OpenCV库。 6. 安装OpenCV库:使用make install命令将编译好的OpenCV库安装到目标平台上。 以上是OpenCV交叉编译的基本流程,具体操作可能会因平台和工具链的不同而有所不同。
相关问题

opencv交叉编译

对于使用OpenCV进行交叉编译,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确定你要交叉编译的目标平台和架构。这通常是一个嵌入式系统或其他非常规平台。 2. 接下来,确保你的交叉编译环境已经设置好。你需要安装交叉编译工具链,该工具链适用于目标平台的架构。例如,如果你的目标平台是ARM架构,你需要安装ARM交叉编译工具链。 3. 下载OpenCV源代码,并解压缩到你的开发环境中。 4. 创建一个新的目录,用于构建OpenCV交叉编译的输出文件。例如,你可以在源代码目录之外创建一个名为`build_cross`的目录。 5. 进入`build_cross`目录,并运行以下命令来配置OpenCV的构建过程: ``` cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/path/to/toolchain.cmake /path/to/opencv/source ``` 这里的`/path/to/toolchain.cmake`是你安装的交叉编译工具链的路径,`/path/to/opencv/source`是OpenCV源代码的路径。 6. 运行以下命令来编译OpenCV: ``` make ``` 这将使用交叉编译工具链编译OpenCV,生成目标平台上可执行的二进制文件。 7. 完成编译后,你可以将生成的OpenCV库和头文件复制到你的目标平台上,并在项目中使用它们。 请注意,具体的交叉编译步骤可能因平台和工具链而异。你可能需要根据你的情况进行适当的调整。此外,确保阅读OpenCV文档和相关资源,以了解更多关于交叉编译的详细信息和注意事项。

ubuntu opencv 交叉编译

在Ubuntu上交叉编译OpenCV是为了在其他平台上运行OpenCV。首先,我们需要安装交叉编译工具链,这可以通过使用apt-get命令安装gcc-multilib和g++-multilib来实现。这些包提供了在32位操作系统上运行时需要的库和头文件。 接下来,我们需要下载OpenCV源代码并进行交叉编译。我们可以在OpenCV官方网站上找到最新的源代码包。下载完成后,将源代码解压到一个目录中。 然后,我们需要创建一个构建目录,并导航到该目录。在构建目录中,我们可以运行以下命令进行配置: cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/path/to/toolchainfile.cmake /path/to/opencv/source 其中,/path/to/toolchainfile.cmake是交叉编译的工具链文件。该文件定义了交叉编译所需的信息,比如编译器和库的路径等。而/path/to/opencv/source是OpenCV源代码的路径。 配置完成后,我们可以运行make命令来进行编译。这会在构建目录中生成编译后的文件。 最后,我们可以将编译后的文件复制到目标平台上并进行测试。这可能涉及到将编译后的库文件和头文件拷贝到目标平台上的适当位置,并链接到所需的应用程序。 总结起来,交叉编译Ubuntu上的OpenCV需要安装交叉编译工具链,并使用cmake命令让OpenCV源代码与工具链进行配置。然后使用make命令进行编译,并将编译后的文件复制到目标平台上进行测试。

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

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ffmpeg 检测为NO的问题。另外,给出了contrib的加载方法
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

Linux环境编译安装opencv3.1方法

此文档为Linux(centos)环境下安装opencv3.1的方法,经安装验证可用!
recommend-type

OpenCV.js中文教程

openCV.js中文教程,在线地址:https://www.yuque.com/yeshen/ztbc0g
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

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
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。