Zedboard上OpenCV边缘检测移植教程与工具链配置

本篇文档详细记录了如何在Zedboard上移植OpenCV进行边缘检测功能的开发与部署。首先，准备工作包括安装必要的工具如cmake和arm-xilinx-linux-gnueabi-gcc编译环境。实验者需要在/home/esion/zed目录下创建安装结构，包括opencv-2.4.10文件夹及其内部的build和install子目录。 关键步骤如下： 1. **配置安装链**：在opencv-2.4.10文件夹内创建名为toolchain.cmake的文件，用以指定系统类型（Linux）、处理器架构（arm），以及C/C++编译器。这一步是针对Zedboard的ARM架构定制编译流程。 2. **OpenCV安装配置**：在build文件夹内，通过cmake命令关联toolchain.cmake文件，并设置安装前缀为/home/esion/zed/opencv-2.4.10/install。配置过程中，应将WITH_V4L设置为ON，其余依赖第三方库的选项设为OFF，以简化初次安装过程。 3. **生成Makefile**：配置完成后，使用cmake生成用于编译的Makefile。 4. **编译与安装**：通过make命令开始编译OpenCV，这可能需要大约20分钟时间。编译成功后，执行make install将库安装到目标位置，生成的bin、lib、include和share四个目录用于Zedboard的运行。 5. **制作OpenCV镜像文件**：为了方便在Zedboard上使用，需要将OpenCV运行库压缩到ramdisk镜像中。通过将Ubuntu系统中的相关库复制到opencv_lib.img挂载目录，并使用特定命令生成镜像文件。 6. **交叉编译edge_detection.cpp**：将边缘检测代码拷贝到Zedboard支持的目录下，并使用-I-L参数指定链接库路径，确保编译器能找到正确的库文件。 通过这些步骤，读者可以成功地将OpenCV移植到Zedboard上，并进行边缘检测相关的应用程序开发。注意在整个过程中，编译和移植过程可能会因具体硬件环境和配置差异而有所调整，但文档提供的基础指导提供了良好的起点。