ARM平台下交叉编译OpenCV 3.4.1教程

资源摘要信息:"OpenCV3.4.1.tar.gz是基于arm-himix200-linux平台交叉编译的OpenCV版本3.4.1的压缩包文件。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由英特尔公司支持。它拥有超过2500个优化的算法，涵盖了广泛的计算机视觉应用，例如面部识别、目标追踪和动作分析等。该版本在arm-himix200-linux这一特定硬件平台上的交叉编译意味着开发者可以将这些算法应用到基于ARM架构的嵌入式设备上，如使用海思Hi35xx系列芯片的系统。 OpenCV的版本3.4.1包含了大量更新和改进。例如，它引入了新的模块如DNN（深度神经网络模块），以及对原有模块进行了性能优化和bug修复。DNN模块提供了使用深度学习技术进行计算机视觉任务的接口，使得开发者可以在不直接编写复杂神经网络代码的情况下，利用预训练模型来完成图像识别、分类和语义分割等任务。 交叉编译是在一种架构的计算机上为另一种架构的计算机编译软件的过程。在这个案例中，交叉编译发生在arm-himix200-linux平台上，该平台是由海思半导体推出的针对Hi35xx系列芯片的Linux开发环境。Hi35xx系列芯片广泛应用于网络摄像头、视频监控等领域。因此，OpenCV3.4.1.tar.gz的交叉编译版本尤其适用于嵌入式视觉系统、移动设备或任何需要高效运行计算机视觉算法的场合。 OpenCV支持多种编程语言，包括C++, Python, Java等，这使得开发者可以使用自己熟悉的技术栈来接入OpenCV所提供的功能。在OpenCV3.4.1版本中，Python接口得到了更多的关注和优化，因此也推荐在机器学习和深度学习场景下使用Python接口，以便更好地利用现有的数据科学工具和库。 OpenCV的主要模块包括： 1. 核心功能模块：提供基础数据结构和函数，包括矩阵操作、图像处理、视频分析等。 2. 图像处理模块：进行图像增强、几何变换、颜色空间转换、滤波等操作。 3. 视频分析模块：用于运动分析、跟踪和视频分割。 4. 特征检测模块：用于检测和描述图像特征，如角点、边缘等。 5. 相机标定模块：进行相机和3D场景的重建。 6. 机器学习模块：提供用于构建训练数据集、训练分类器和回归模型的工具。 对于arm-himix200-linux平台的交叉编译过程，开发者需要考虑目标硬件的特性，比如处理器架构、内存大小以及外设接口等。在这个过程中，需要保证编译器和链接器能够正确地为arm-himix200-linux平台生成相应的二进制代码，并且能够正确链接平台特定的库和驱动程序。交叉编译OpenCV3.4.1通常需要使用交叉编译工具链，这个工具链提供了在x86架构计算机上编译ARM架构程序的能力。 交叉编译OpenCV3.4.1.tar.gz的具体步骤可能包括： 1. 安装交叉编译工具链，例如针对ARM的GCC编译器。 2. 下载OpenCV3.4.1的源代码。 3. 配置编译选项，确保生成适用于arm-himix200-linux的编译环境。 4. 运行交叉编译命令，生成可执行文件和库文件。 5. 测试编译结果，确保在目标硬件上正常运行。 通过以上步骤，可以得到适用于特定嵌入式平台的OpenCV库，开发者可以基于这些库开发出各种视觉相关的应用。"