0. 序言 PC操作系统:Ubuntu 16.04 OpenCv版本:4.0 交叉工具链:arm-linux-gnueabihf,gcc version 5.4.0 目标平台:arm 编译时间:20181224 建议新手先看交叉编译的这篇文章:https://www.jianshu.com/p/0fcdce428d8f 1. 下载C++版本Eclipse 下载地址:https://www.eclipse.org/downloads/packages/ 选择Linux 64位 2. 创建C++Pr

zedboard上移植OPENCV库 之前做了很多移植OPENCV库的工作,但是需要包含的各种库,需要交叉编译,X264 ,JPGE ,FFMPGE等等 注意:在<嵌入式系统软硬件协同设计实战指南>中13章中,说了需要关闭各种设置开关,根本原因是我们没有相应的库支持,所以我们如果需要在opencv中使用相应的库,那么就必须提前将各种库交叉编译好,放入交叉编译器的目录,我的交叉编译器安装目录/root/CodeSourcery/Sourcery_CodeBench_Lite_for_Xilinx

前言 公司要做立体匹配相关的项目,已有matlab和c++版本,可是不能做到实时显示立体信息,想要硬件实现实时,无奈本渣也是个硬件的新手,先按照实验室lyq同学的思路在zedboard开发板的纯ARM核里跑代码,嵌入式的实现过程是:硬件平台是zedboard开发板,运行的是里面的ARM-A9硬核,在里面运行的是ramdisk系统它是基于Linux的,软件使用的就是在Linux上,移植opencv到zedboard上面,在虚拟机linux系统下编译代码,再zedboard上面运行就行了.其中,ra

[OpenCV][ARM9下移植OpenCV]   安装环境 宿主机: Red Hat Enterprise Linux Server 6.3 开发板: mini2440 相关软件: cmake-3.5.1.tar.gz.OpenCV-2.3.1a.tar.bz2 下载地址: CMake: https://cmake.org/files/v3.5/cmake-3.5.1.tar.gz OpenCV: http://downloads.sourceforge.net/project/opencvl

安装环境 宿主机: Red Hat Enterprise Linux Server 6.3 开发板: mini2440 相关软件: cmake-3.5.1.tar.gz.OpenCV-2.3.1a.tar.bz2 下载地址: CMake: https://cmake.org/files/v3.5/cmake-3.5.1.tar.gz OpenCV: http://downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.3.1/O

OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. pcDuino是一款兼容Arduino接口的mini pc,A8架构1Ghz的CPU,计算能力不俗,用来跑OpenCV刚刚好.这里就用他们实现一个可以跟随人脸移动的摄像头. 在优酷里面有一个视频: OpenCV+

基本步骤参考我同事的博客:https://blog.csdn.net/hunzhangzui9837/article/details/89846928 以下是在移植到imx8平台时的笔记和遇到的问题及解决办法:(其他平台一样的步骤,只是交叉编译工具链不一样而已) 1.Opencv编译去掉和关闭的模块: 关闭:gphoto2,WITH_GTK,WITH_TIFF,1394,cuda 打开:JPEG,PNG 配置完成,都要再次点击 Configure,点 Generate. opencv_contr

通过近一周的时候终于成功交叉编译opencv成功了,真心不容易.有一句话乃真理也,凡事贵在坚持.过程总是痛苦的,因为不懂得很多问题但是又需要面对很多问题,最大的收获就是耐心解决所有问题后就懂得这些了. 1.为什么要交叉编译opencv? 之前比较天真,以为在Ubuntu上安装好opencv后,如果gcc通过编译,那么就直接arm-linux-g++嘛,事实证明我真的很天真. 之所以要交叉编译opencv,是因为在编译的时候,gcc和arm-linux-gcc所需要调用的库是不一样的,尽管名字是一

主要参考rainysky的博客 http://ledage.eefocus.com/sj229335457/blog/13-06/295352_ad954.html opencv的话只需要将lib这个文件里面的内容做成镜像就可以了(如果用这个镜像运行的话,会出现一个问题,就是在运行的时候找不到stdc++.so这个库,因此需要先将这个库copy到/root/opencv-2.4.7/install/lib,源文件在交叉编译器里面,总的命令为: cp /root/CodeSourcery/Sour

github eclipse paho source code: https://github.com/mqtt/mqtt.github.io/wiki/libraries STM32 mqtt移植: http://sun2y.me/2017/05/12/MQTT%E5%8D%8F%E8%AE%AE%E5%9C%A8STM32%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%A7%BB%E6%A4%8D/

背景: 由于学习了摄像头有关的开发,顺理成章地接触了这个部分. 搭建环境 openCV 2.2以后版本需要使用Cmake生成makefile文件,因此需要先安装cmake. OpenCV : v4.2

1．错误1, 解决办法:取消一下两个选项: 2．错误2, 解决办法: 原因是找不到pthread链接库,打开文件夹下的CmakeCache.txt进行修改 3．错误3, 解决办法:

OpenCV编译 本文的前提是zynq交叉编译环境设置 下载opencv3.1.0源码,并解压 wget https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip 在解压后的目录下新建两个目录:install,build,并新建toolchain.cmake文件,添加如下内容 set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux) set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm) set(CMAKE_C_COMPILER arm-xil

[Linux开发]OpenCV在ARM-linux上的移植过程遇到的问题3-共享库中嵌套库居然带路径[未解决] 标签(空格分隔): [Linux开发] 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/downloads.html 2,download cmake //cmake-3.1.0.tar.gz //without gui cmake

前言   移植opencv到海思平台,opencv支持对视频进行解码,需要对应的ffmpeg支持.   Ffmpeg的移植   Ffmpeg的移植请参考之前的文章:<FFmpeg开发笔记(十):ffmpeg在ubuntu上的交叉编译移植到海思HI35xx平台>  (PS:ffmpeg解码h264是不需要依赖libx264的,但是编码是需要依赖libx264的,在海思上使用了mpp的venc,所以无需libx264)   OpenCV下载   下载地址:https://github.com/op

转自:  http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/16917961 开发环境:windows+ADT Bundle+CDT+OpenCV-2.4.4-android-sdk 一.OpenCV2.4简介 OpenCV近年来发展迅猛,随着Android智能终端的发展,越来越多的传统科研平台都转向Android移动终端.记得2010年人们还不大知道Android,当时第一次用OpenCV还是用的1.0.2版本在VC6.0上.早期的OpenCV

1.下载opencv 2.3 http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/ 下个opencv-win版本吧 至于版本号就随意吧,我选的是2.3.  这个是那个解压包的地址:http://ncu.dl.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-win/2.3/OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe  https://github.com/Itseez/opencv 这个

JP5G开发机上需要图形界面配置 wifi网络,为此移植了wpa_supplicant2.5. 1.参考wpa_supplicant-2.5移植与使用l http://blog.csdn.net/hktkfly6/article/details/48949863 但在编译wpa_supplicant时会报缺少libnl库,所以再移植libnl1-1. 参考 wpa_supplicant-2.6交叉编译 http://blog.csdn.net/bhj1119/article/details/53

前言: 之前半年一直在嵌入式Linux移植中挣扎,不知道该从哪个方面开始入手,也失败了很多次,苦思了很久最终决定先从uboot开始. uboot版本的不同会导致添加板子的时候的配置方法会不一样.由于手头已经有了一套开发板供应商提供的uboot/kernel/rootfs,现成的学习应该会比较方便. 为什么有现成的uboot放着不用,硬是要自己移植呢,不是自己的,没有掌握就意味着靠不住. 准备移植 s5p6818,采取 2014.07 版本的uboot.作为嵌入式移植学习的第一步. 参考文档: <

前面移植了几个比较复杂的效果后,算是确认了复杂滤镜不会对框架造成比较大的改动,开始从头移植,现已把A到C的所有滤镜用vulkan的ComputeShader实现了,讲一些其中实现的过程. AverageLuminanceThreshold 像素亮度平均阈值比较 从名字来看,就是算整图的平均高度,然后比较这个亮度值. GPUImage的实现,先平均缩少3*3倍,然后读到CPU中计算平均亮度,然后再给下一层计算. 这步回读会浪费大量时间,我之前在CUDA测试过,1080P的回读大约在2ms左右,就算