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

 基于opencv在摄像头ubuntu根据视频获取 1  工具 原料 平台 :UBUNTU12.04 安装库  Opencv-2.3 2  安装编译执行步骤 安装编译opencv-2.3  參考http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/23547847 提前下载OPENCV源代码包 官方:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/ 我的:http://dow

S04_CH02_工程移植ubuntu并一键制作启动盘 2.1概述 2.2搭建硬件系统 本章硬件工程还是使用<S04_CH01_搭建工程移植LINUX/测试EMMC/VGA>所搭建的VIVADO工程.由于使用批处理命令,本章操作起来十分简单,但是批处理命令的源码大家可以好好分析.笔者会在后期的课程中专门把所有用到的常用批处理命令总结分析一下. 2.3一键制作 Step1:输入 su 切换到 root 用用户 Step2:输入cd /mnt/workspace/linux/scripts切换到/

前言: 这篇文章介绍如何构建一个完整基于ARM的Ubuntu系统. 由于改文章当初写的时候是发表在国外产品论坛上面,故保留了原文内容. 使用到的硬件平台:Geekbox 补充说明: 虽然Geekbox是基于8核64Bits Cortex-A53 ARMV8架构的CPU,该方法构建的时候采用了向下兼容的32Bits的ARMV7架构.因此,该方法适用于Cortex-A7/A9/A15/A17/A12架构的ARM处理器. In this guide, we will describe how to b

废话不多说. 准备工作: 1. 下载源代码: http://opencv.org/ 编译平台:ubuntu14.04 opencv 2.4.6.1 本人用这样的办法编译了opecv 2.4.9 的没有什么问题, 问题比opencv2.4.6.1还要少, 事实上他们的原理是一样的. opencv 源代码根文件夹----${opencv_home} 2. 改动 ${opencv_home}/platforms/scripts/cmake_android_arm.sh 文件,加入编译选项 -DBUIL

一.opencv在ARM上的移植 http://www.cnblogs.com/emouse/archive/2013/04/01/2993842.html http://blog.csdn.net/jemofh159/article/details/7553747 宿主机:Ubuntu 12.04 32bit 开发板:OK6410 OpenCV: 2.4.3 其他: arm-linux-g++ 4.3.2 / arm-linux-gcc 4.3.2 CMake-gui 2.8.10 二.ope

最近由于学习需要,需要编译jrtplib,网上的资料基本上都是关于3.9以前的版本,而以前的版本基本上都是通过confiugre来配置生成Makefile,而最近的版本却没有这一项,而是使用cmake命令来生成Makefile文件.现把我的编译过程记录如下: 下载源码: jrtplib源码下载.jthread源码下载.cmake源码下载 一.编译buntu环境下使用的jrtplib库: 1,安装cmake,在ubuntu下,可以使用命令进行安装:apt-get install cmake 也可以

PC: apt-get install qtcreator Qt Embedded for ZedBoard: 下载qt-everywhere-opensource-src-4.7.3.tar.gz,这里下载源码和Xilinx公司提供的Zynq的Qt配置文件qmake.conf,感谢别人的分享,这个的版本是4.7.3. 之前我们已经配置好了交叉编译环境使用的环境变量PATH和 CROSS_COMPILE,为了方便操作,还可以在设置如下几个环境变量. export ZYNQ_QT_BUILD=/o

近两个月来接触了Linux系统,在老板的建议下翻了Ubuntu的牌子,我安装的版本是16.04,用习惯之后感觉蛮好的,比Windows要强.好啦,废话不说啦,下面开始说在Ubuntu中安装OpemCV+OpenCV_Contrib. 首先,准备一下开发环境: Ubuntu 16.04 64位 cmake ant jdk git python 接下来,从github中down下OPenCV + OpenCV_Contrib库,可以从https://github.com/opencv上下载(注意版本

环境准备: 首先,需要的肯定是Ubuntu操作系统.可以在自己的电脑上安装物理机,也可以是虚拟机下运行的.我的是在Vmware下运行的Ubuntu14.04 32位操作系统. 由于zedboard上的Linux操作系统跑的是32位的,为了省去麻烦,我没有安装64位的,就不用安装一些32位的兼容包. Ubuntu16.06及以后的版本,操作过程中有可能会遇到这种那种的问题,而Ubuntu14.04更稳定. 移植工作: 1.准备一个读卡器,和一个SD卡(我的是16G,8G或者4G都可以).通过读卡器

近期将PC机上的行人检測的C++项目移植到Android平台遇到非常多的问题.因此,记录一些重点. 1. 最好能够參照Opencv sample 里面的mix-processing. 2. 数据结构的问题:尤其是 将从java得到的Mat数据转化为IplImage*. 这个会有非常多的问题.网上大概的方法是: //第一种转换方式 error IplImage *imgIpl1 = cvCreateImage(cvSize(w, h), 8, 3); Mat temp = preMat.clone

上一篇([OK210试用体验]进阶篇(1)视频图像采集之MJPG-streamer编译(Ubuntu系统下))进行了MJPG-streamer在Ubuntu下的编译及测试,这一篇针对OK210,进行arm-linux下的编译移植. 1 首先修改源码目录下的Makefile文件,即: CC=gcc  修改为 CC=arm-linux-gcc          PS:或者直接使用 make CC=arm-linux-gcc 直接编译 2 打开SecureCRT串口终端,使用NFS挂载源码编译目录 3

安装petalinux 下载petalinux https://www.xilinx.com/support/download 下载 zcu102 ZCU102 BSP 安装petaLinux 把shell设置成bash(这一步看不懂的话可以忽略,因为有些人喜欢把shell设置为dash),具体设置方法是$ sudo dpkg-reconfigure dash 安装一些库(参考ug1144文档,下面为shell command) apt install build-essential vim t

下载 http://sourceforge.net/projects/jsoncpp/ 或者 http://download.csdn.net/detail/chinaeran/8631141 Linux平台编译 解压后运行如下命令: 安装 scons $ sudo apt-get install scons $ scons platform=linux-gcc 目标路径: 动态库:./libs/linux-gcc-4.8/libjson_linux-gcc-4.8_libmt.so 静态库:.

1.下载jsonapp 0.5 https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp 2.编译 platform 没有包含 arm 平台,需要把源码提取出来,独立编译,在/opt目录下新建目录jsoncpp,将源码中的include目录和src/lib_json目录下的所有文件拷贝到jsoncpp目录下,再运行以下命令: arm-linux-gnueabihf-g++ -C *.cpp -I./include -fPIC ar cr libjson_arm

1.有个ipptv啥的东西下布下来,去官网下载放到相应目录 2.把编译器降级到5版本才能编译

视频教程 带字幕版: https://www.youtube.com/watch?v=0vjC2UHptU4 无带字幕版:https://fzhshared-1252154746.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/Install%20OpenCV%20in%20Ubuntu%2016.04%20_%20Ubuntu%2018.04%20LTS%20(Linux).mp4 操作命令 http://www.codebind.com/cpp-tutorial/install-

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

Opencv的移植,xzyfeixiang和rainysky的博客. 第一步肯定是下载opencv的源码包 第二步已经做好的交叉编译环境. 第三步下载安装cmake   apt-get install cmake cmake-curses-gui 第四步解压源码包   tar -xvjf Opencv-2.3.1.tar.bz2 -C /home/xzy 在/home/xzy下就有 Opencv-2.3.1这个文件夹,进入,新建一个build和一个install文件夹,并且新建一个toolcha

背景: 最近,在Nvidia的GPU嵌入式开发板Jetson TX1(简称TX1)上移植深度学习目标检测算法YOLO.在TX1上安装了官方提供的opencv版本——OpenCV4Tegra(OpenCV-2.4.12),但是使用该版本opencv VideoCapture在读取摄像头数据时出错,显示错误: Unable to stop the stream.: Device or resource busy Unable to stop the stream.: Bad file descrip

ARM 移植: 移植简单来讲就是使用ARM的编译环境,重新编译一份ARM平台上可以使用的库或执行文件,一般只需要重新制定C编译器和C++编译器即可. 特别注意的地方: 不能从windows解压文件后再把整个文件夹拷贝过去,然后再执行后面的,否则会有很多的问题,必须把压缩文件拷贝过去,在linux平台解压: 具体原因: 1.文件的读写权限在windows解压后会丢失: 2.文件的格式可能变成windows格式: 系统环境:Ubuntu 14.04.3 LTS源码:libevent-2.0.22-s