OpenCV 移植与交叉编译详细过程以及问题解决记录

目标板OrangepiZero2(全志H616)
PC:Ubuntu 18.04
Opencv版本:3.4.13
工具链:gcc-linaro-7.4.1-2019.02-x86_64_aarch64-linux-gnu
准备源码包:opencv-3.4.13.zip,opencv_contrib-3.4.zip

1.在Opencv源码中创建文件夹build/和install/文件夹

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2.进入build/文件夹使用cmake-gui配置

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配置源码位路径和build路径OpenCV 移植与交叉编译详细过程以及问题解决记录_第3张图片
选择交叉编译模式
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Operating System(系统名称):Linux(否则会出现奇怪的问题!)
C:工具链的gcc编译器路径。
C++:工具链的g++编译器路径。
Target Root:据说是头文件包含路径,但是随便设置也没问题,不知道具体是干嘛的,所以就随意设置成工具链的文件夹。
Program MOde :Search in Target Root,then native system。(先在绝对路径搜索,再相对路径搜索)。
Libraries Mode:Search only in Target Root。(仅在绝对路径中搜索)
Include Mode :Search only in Target Root。(仅在绝对路径中搜索)
Operating System和这最后两个选项可能与库的依赖路径相关,若不这样设置编译出来的库依赖自带一个相对路径。这样会造成可执行程序加载不到库。这个问题困扰了我一天,最后慢慢试着修改参数才搞定。到底是什么参数决定了库的依赖路径还不是很清楚,先记录一下
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点击configure更新数据,若是出现无法生成有效文件的错误,则用su切换成root用户运行cmake-gui即可。设置源码位置和输出文件夹。
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设置库安装目录
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设置如下图参数
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这里设置opencv模块的路径
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安装一些历程
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使能Zlib
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到此参数基本设置完成,先点configure再点generate,第一次生成可能需要几分钟。

3.编译

在build/文件夹下执行 make -j8。
静等有无报错,有报错是很正常的,不要怕。有些其他问题忘了记录,先凑和这样吧…

出现错误一:
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.13: undefined reference to `png_do_expand_palette_rgb8_neon'
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.13: undefined reference to `png_init_filter_functions_neon'
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.13: undefined reference to `png_do_expand_palette_rgba8_neon'
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.3.4.13: undefined reference to `png_riffle_palette_neon'
collect2: error: ld returned 1 exit status

解决方法:
进入${HOME}/opencv-3.3.14/3rdparty/libpng/pngpriv.h
将这一段代码

# if (defined(ARM_NEON) || defined(__ARM_NEON)) && */

改成

# if defined(PNG_ARM_NEON) && (defined(ARM_NEON) || defined(__ARM_NEON)) && \

再次make即可。

编译通过

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先检验生成的库文件依赖是否正确。
进入build/lib下,运行

readelf -d libopencv_face.so

出现

 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libopencv_video.so.3.4]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libopencv_objdetect.so.3.4]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libopencv_imgproc.so.3.4]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libopencv_core.so.3.4]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libstdc++.so.6]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libm.so.6]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libgcc_s.so.1]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libc.so.6]

共享库的依赖路径正常,若出现如下依赖有相对路径,那就是之前配置有问题,仔细检查并重新编译。

 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[../../libopencv_video.so.3.4]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[../../libopencv_objdetect.so.3.4]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[../../libopencv_imgproc.so.3.4]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[../../libopencv_core.so.3.4]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libstdc++.so.6]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libm.so.6]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libgcc_s.so.1]
 0x0000000000000001 (NEEDED)             共享库:[libc.so.6]

运行

make install

将库和例程等文件等一些文件安装到目标文件 install/下
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将install/下所有文件都压缩到opencvlib.zip
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在OrangepiZero2上任意位置创建一个opencvlib/文件夹,如下图所示。
在这里插入图片描述
将opencvlib.zip压缩包发送到该文件夹下并解压。
在这里插入图片描述
在板子上添加库路径
编辑 /etc/ld.so.conf,在文件末尾添加库文件的绝对路径,如下图所示:
在这里插入图片描述
再更新路径

sudo ldconfig

测试Opencv

创建example.cpp文件,使用如下代码

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
void drawText(Mat & image);

int main()
{
    cout << "Built with OpenCV " << CV_VERSION << endl;
    Mat image;
    image = imread("test.jpg");
    drawText(image);
    imwrite("test.jpg",image);
    return 0;
    return 0;
}

void drawText(Mat & image)
{
    putText(image, "OpenCV OJBk!",
            Point(20, 50),
            FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, // font face and scale
            Scalar(255, 255, 255), // white
            1, LINE_AA); // line thickness and type
}

编辑make.sh编译脚本

#!/bin/bash
g++ example.cpp -o example -I/home/orangepi/opencvlib/include -L/home/orangepi/opencvlib/lib  -lopencv_imgcodecs  -lopencv_imgproc -lopencv_core -ldl -lm -lpthread -lrt

再随便准备一张jpg格式的图片,不要太大,命名为test.jpg。将example.cpp make.sh test.png都放入opencv_test/文件夹之下。将该文件夹拷贝到开发板上。
运行 make.sh编译,编译完成后再执行exmaple出现如下结果。
原图:
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程序运行成功后:
OpenCV 移植与交叉编译详细过程以及问题解决记录_第18张图片

移植完成!

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