Zedboard学习（八）：zedboard移植opencv

准备工作

opencv源码包下载：http://pan.baidu.com/s/1qXTKIdQ（opencv-2.4.9），后面我们要在虚拟机中编译；
搭建好zedboard在Linux下的交叉编译环境，以前的博客有介绍（Zedboard学习（二）：zedboard的Linux下交叉编译环境搭建）。
zedboard官方SD卡启动文件，把这些文件放到sd卡中即可。

由于zedboard上运行的是嵌入式linux，处理器是arm9，与pc的不同，代码必须要经过交叉编译工具编译后才可以执行。
注意：官方给出的这个版本是不带图形界面的，桌面版本的Linux我们可以自己使用虚拟机制作。（Zedboard学习（一）：移植Ubuntu桌面操作系统）

移植

首先要说明的是，往zedboard上移植opencv跟我们平时在pc上安装opencv的过程不同。毕竟zedboard是嵌入式平台很多东西都要删减，而且zedboard官方移植的linux不带图形界面，我们要自己在命令行下配置环境。
为了防止权限冲突，建议在root权限下操作，不在root权限下可能会报错。

1、先新建一个文件夹，存放所有文件：

mkdir opencv_zed
cd opencv_zed

2、下载的源码是opencv2.4.9.tar.gz，将其从windows下拷贝到虚拟机中（Ubuntu14.04下FTP服务器的搭建配置）：

拷贝到之前建立的opencv_zed目录中，输入指令：

tar -zxvf opencv-2.4.9.tar.gz

3、在opencv-2.4.9中新建install和build文件夹，并创建toolchain.cmake文件。

cd opencv-2.4.9/
mkdir build
mkdir install
touch toolchain.cmake
gedit toolchain.cmake

复制如下内容到toolchain.cmake中：

set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm)
set(CMAKE_C_COMPILER arm-xilinx-linux-gnueabi-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER arm-xilinx-linux-gnueabi-g++)

这类指定了cmake的处理器信息还有交叉编译工具等。

4、进入build文件夹，关联toolchain.cmake 并配置OpenCV的安装目录：

cmake -D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=toolchain.cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install ../

CMAKE_INSTALL_PREFIX为安装目录，这个要根据自己的目录的路径更改。

5、生成Makefile文件。
如果没有安装要先安装cmake-curses-gui：

sudo apt-get install cmake-curses-gui

输入指令，配置cmake：

ccmake ./

配置时我们只需要把所有with开头的都选为OFF（除了WITH_V4L为ON，这个指的是linux的v4l(video for linux)组件）；
c键，是configure，保存配置；q键，退出；操作不做赘述，都有说明。

6、编译安装：

make -j4
make install

最后会在之前建立的install文件夹下生成zedboard上的opencv库。

7、制作opencv镜像：
进入到最初建立的目录下，我们要在这个目录下生成镜像：

cd /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed

镜像的名字是opencv_lib.img，其大小为80M：

dd if=/dev/zero of=opencv_lib.img bs=1M count=80

将镜像格式化为ext2格式：

mkfs.ext2 -F opencv_lib.img

增加写权限：

chmod go+w opencv_lib.img

挂载这个镜像，需要使用管理员权限：

sudo mount opencv_lib.img -o loop /mnt

拷贝编译生成的opencv库到挂载的镜像中,路径要根据自己的来修改：

sudo cp -rf /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/* /mnt

去掉写权限：

sudo chmod go-w opencv_lib.img

取消挂载：

sudo umount /mnt

这个镜像文件已经制作好了，后面直接使用。

8、编写测试程序并编译：
测试源码为edge_detection.cpp：

#include "cv.h"
#include "highgui.h"IplImage* doCanny(IplImage* in,double lowThresh,double highThresh,double aperture)
{if (in->nChannels != 1)return 0;   // Canny only handles gray scale imagesIplImage* out = cvCreateImage( cvGetSize( in ),in->depth,  //IPL_DEPTH_8U,    1);cvCanny( in, out, lowThresh, highThresh, aperture );return( out );
};int main( int argc, char** argv )
{if(argc!= 3) printf("arguments error! format origin_image.bmp target_image.bmp\n");IplImage* img_rgb = cvLoadImage( argv[1] );IplImage* img_gry = cvCreateImage( cvSize( img_rgb->width, img_rgb->height ), img_rgb->depth, 1); cvCvtColor(img_rgb, img_gry ,CV_BGR2GRAY);// cvNamedWindow("Example Gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE );// cvNamedWindow("Example Canny", CV_WINDOW_AUTOSIZE );// cvShowImage("Example Gray", img_gry );IplImage* img_cny = doCanny( img_gry, 10, 100, 3 );if(cvSaveImage(argv[2], img_cny,0) != 0)printf("Save Image Successful\n");// cvShowImage("Example Canny", img_cny );// cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &img_rgb);cvReleaseImage( &img_gry);cvReleaseImage( &img_cny);// cvDestroyWindow("Example Gray");// cvDestroyWindow("Example Canny");return 0;
}

对它进行交叉编译：

arm-xilinx-linux-gnueabi-g++ -I /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/include -I /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/include/opencv -L /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -lopencv_ml -lopencv_video -lopencv_features2d -lopencv_calib3d -lopencv_objdetect -lopencv_contrib -lopencv_legacy -lopencv_flann ./edge_detection.cpp -o ./edge_detection.o

由于没有配置默认的opencv环境变量，所以我们编译时手动指定了用到的库。
由于只是测试，不做其他配置，那些一大串的路径根据自己的路径更改。

编译后会产生edge_detection.o文件。
现在我们的目录下应该有这几个文件：

9、把edge_detection.o、opencv_lib.img、以及lena.bmp（随便下张图片都行）拷贝到u盘中。

为了方便管理我新建了一个文件夹存放这些文件，只要找得到就行。

10、将官方的sd卡启动文件拷贝到sd卡中，zedboard从sd卡启动。
u盘通过USB转OTG线连接到zedboard上；
从设备管理器中找到串口端口号；
使用putty连接zedboard，串口波特率是115200；

启动zedboard，等待一下，命令行出现：

输入指令：

fdisk -l

我们从中可以看到有两个设备，3980MB的是我们的sd卡，1967MB的就是U盘了。
下面可以找到它的设备号为/dev/sda4。

挂载u盘：

mount /dev/sda4 /mnt

先找到我们存放镜像的目录：

把生成的opencv镜像文件挂载到/usr/lib文件夹中：

cd /usr
mkdir lib
mount /mnt/zed_opencv_test/opencv_lib.img /usr/lib

运行可执行文件，读入lena.bmp，进行边缘检测，输出到out.bmp。

./edge_detection.o lena.bmp out.bmp

运行成功。

由于没有图形界面，我们把u盘拔出，到电脑里看下out.bmp。

移植成功！

Zedboard学习（八）：zedboard移植opencv相关推荐

OpenCV与图像处理学习八——图像边缘提取（Canny检测代码）
OpenCV与图像处理学习八--图像边缘提取(Canny检测代码) 一.图像梯度 1.1 梯度 1.2 图像梯度二.梯度图与梯度算子 2.1模板卷积 2.2 梯度图 2.3 梯度算子 2.3.1 R ...
freeRtos学习笔记 (9) 移植和CPU利用率统计
freeRtos学习笔记 (9) 移植和CPU利用率统计使用官方固件移植首先准备一个能跑的裸机工程注意,freertos需要使用systick定时器,而stm32HAL库默认使用systick作 ...
opencv 全志_移植opencv人脸识别到全志A10开发板上 +linux3.0内核
移植opencv人脸识别 libz: zlib-1.2.3 libjpeg: jpegsrc.v6b libpng: libpng-1.2.18 libyasm: yasm-0.7. ...
方差标准差_方差与标准差——杭州市初中数学核心组寒假微课学习八年级第38课...
国家正值非常时期,开学已经推迟,为响应"在推迟开学时段,指导各地各校充分利用'互联网+'的模式共享优质教育资源,开展远程教育教学活动和学生课业辅导,努力实现我市广大中小学校学'停课不停学', ...
PyTorch框架学习八——PyTorch数据读取机制（简述）
PyTorch框架学习八--PyTorch数据读取机制(简述) 一.数据二.DataLoader与Dataset 1.torch.utils.data.DataLoader 2.torch.util ...
JMS学习八（ActiveMQ消息持久化）
JMS学习八(ActiveMQ消息持久化) ActiveMQ的消息持久化机制有JDBC,AMQ,KahaDB和LevelDB,还有一种内存存储的方式,由于内存不属于持久化范畴,而且如果使用内存队列,可 ...
推荐系统遇上深度学习(八十七)-[阿里]基于搜索的用户终身行为序列建模
本文介绍的论文是<Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Thr ...
移植Opencv到arm tq2440
移植opencv到tq2440一.下载opencv及cmake 1,download opencv_2.3.1 OpenCV-2.3.1a.tar.bz2 下载链接:http://opencv.org ...
[Java并发包学习八]深度剖析ConcurrentHashMap
转载----http://qifuguang.me/2015/09/10/[Java并发包学习八]深度剖析ConcurrentHashMap/ HashMap是非线程安全的,并发情况下使用,可能会导致 ...

Zedboard学习（八）：zedboard移植opencv

准备工作

移植

Zedboard学习（八）：zedboard移植opencv相关推荐

最新文章

热门文章