Ubuntu16.04下搭建ARM交叉编译环境及车牌识别库编译

"在Ubuntu16.04上构建ARM平台的车牌识别系统，通过交叉编译环境使用OpenCV3.4.1进行开发。主要涉及的步骤包括安装依赖库，配置ARM交叉编译器以及解决编译问题。" 在进行嵌入式设备开发时，经常需要在主机系统（如Ubuntu16.04）上构建针对ARM架构的目标系统软件。车牌识别系统通常涉及到计算机视觉技术，OpenCV是一个广泛使用的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。在这个项目中，我们将使用OpenCV3.4.1版本来实现车牌识别。 首先，确保在Ubuntu16.04系统上安装了必要的依赖项，这些依赖项对于OpenCV编译是必不可少的，尤其是FFmpeg库，它包含了音视频编码和解码的相关组件。在终端中执行以下命令以安装FFmpeg的相关开发库： ```shell sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ``` 安装完成后，接下来是安装ARM交叉编译工具链。这里使用的是`arm-buildroot-linux-uclibcgnueabi`编译器。将编译器的tarball文件复制到 `/usr/local` 目录，并解压。解压后，需要配置环境变量以便系统能识别并使用该编译器。打开用户配置文件`~/.bashrc`，追加以下行： ```shell export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/usr/lib/ export PATH=$PATH:/usr/local/usr/bin export OPENCV_DEPEND=/usr/local/usr/opencv-depend export OPENCV_INSTALL=/usr/local/usr/opencv-install ``` 保存并使更改立即生效： ```shell source ~/.bashrc ``` 确认编译器是否配置成功，可以通过在终端输入`arm-`然后按Tab键观察是否能自动补全命令。如果出现"No such file or directory"错误，可能是因为环境变量未正确设置。使用`which`命令查找编译器的实际位置，并更新环境变量。 当编译环境配置完成后，接下来就是编译OpenCV库。首先创建一个构建目录，进入该目录并初始化CMake： ```shell mkdir build cd build cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=路径/to/your/toolchain-file.cmake .. ``` 这里`toolchain-file.cmake`是描述如何使用交叉编译器的文件，需要根据实际情况进行配置。然后运行`make`命令进行编译。在编译过程中，可能还会遇到其他依赖问题，需要根据报错信息逐步解决。 完成编译后，OpenCV库将被构建为适用于ARM平台的版本。你可以将其复制到目标设备上，并编写基于OpenCV的车牌识别应用程序。车牌识别通常涉及到图像预处理、特征检测、分类器训练等多个步骤，OpenCV提供的函数如`cv::HOGDescriptor`或机器学习算法（如SVM）都可以用于此目的。 请注意，实际的车牌识别系统还需要考虑实际场景中的光照条件、摄像头参数、实时性能等因素，并可能需要进行模型训练和优化。在部署到嵌入式设备时，还需关注内存和计算资源的限制，以确保程序能在目标平台上稳定运行。