海思移植opencv+车辆检测

1.确保ubuntu能上网
2.安装cmake
代码: 全选
sudo apt-get install cmake-gui

3.下载opencv2.4.9 Linux版源码，不要用最新的3.0.0
http://opencv.org/downloads.html
4.解压opencv源码
代码: 全选
unzip opencv-2.4.9.zip

5.创建一个build目录用于编译和一个output目录用于存放编译完成后的海思平台的opencv：
代码: 全选
xlab@xlab-dev:~/zhouhua/opencv/opencv-2.4.9$ ls
3rdparty        LICENSE    apps   data  include    modules    samples
CMakeLists.txt  README.md  cmake  doc   index.rst  platforms
xlab@xlab-dev:~/zhouhua/opencv/opencv-2.4.9$ cd ..    
xlab@xlab-dev:~/zhouhua/opencv$ ls
build  opencv-2.4.9  opencv-2.4.9.zip  output
xlab@xlab-dev:~/zhouhua/opencv$ mkdir build
xlab@xlab-dev:~/zhouhua/opencv$ mkdir output

6.执行cmake-gui
代码: 全选
xlab@xlab-dev:~/zhouhua/opencv/opencv-2.4.9$ cmake-gui

点击Browse Source选择~/zhouhua/opencv/opencv-2.4.9
点击Browse Build选择~/zhouhua/opencv/build
然后点击Configure

此时出现的对话框选择最后一项：Specify options for cross-compiling
下一步
Operating System填写arm-hisiv100nptl-linux
C填写arm-hisiv100nptl-linux-gcc
C++填写arm-hisiv100nptl-linux-g++

下一步，然后等待Configuration done
然后在出现的列表中修改CMAKE_INSTALL_PREFIX为~/zhouhua/opencv/output
然后点击Generate
等待Generation done
即可关闭cmake软件。

7.进入build目录执行make
代码: 全选
xlab@xlab-dev:~/zhouhua/opencv/build$ make

提示出错：
代码: 全选
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `pthread_once'
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `pthread_spin_lock'
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `pthread_spin_unlock'
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `pthread_spin_init'
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `pthread_spin_trylock'
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `pthread_spin_destroy'

修改CMakeCache.txt大约200行处
//Flags used by the linker.
CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS:STRING= -lpthread -lrt
继续make
可能出现如下错误
代码: 全选
CMake Error at /home/xlab/zhouhua/opencv/opencv-2.4.9/cmake/cl2cpp.cmake:50 (string):
  string does not recognize sub-command MD5


make[2]: *** [modules/ocl/opencl_kernels.cpp] Error 1
make[1]: *** [modules/ocl/CMakeFiles/opencv_ocl.dir/all] Error 2
make: *** [all] Error 2

删除/home/xlab/zhouhua/opencv/opencv-2.4.9/cmake/cl2cpp.cmake的第50行的内容即可。
继续make
完成后执行make install
代码: 全选
xlab@xlab-dev:~/zhouhua/opencv/output$ ls
LICENSE  bin  include  lib  share


8.得到了include和lib目录就可以编写程序了，来试试最常用的车辆检测吧

编写如下代码

代码: 全选

#include"cv.h"
#include"highgui.h"
#include"stdio.h"
/******************fortime mesurement*************************/
#include
structtimeval tpstart,tpend;
unsigned longtimeuses;
voidtimeRec()
{
    gettimeofday(&tpstart,0);
}
int timeRep()
{
    gettimeofday(&tpend,0);
   timeuses=(tpend.tv_sec-tpstart.tv_sec)*1000000+tpend.tv_usec-tpstart.tv_usec;
    printf("use time:%uus\n",timeuses);
    return timeuses;
}
/********************end**************************************/
int main(intargc, char* argv[])
{
   IplImage* img= NULL;
   CvMemStorage* storage =cvCreateMemStorage(0);
   CvHaarClassifierCascade*cascade = cvLoadHaarClassifierCascade("./model.xml",cvSize(24,24));
   //CvHaarClassifierCascade* cascade =(CvHaarClassifierCascade*)cvLoad("./lbpcascade_frontalface.xml", 0,0, 0);
   CvSeq* faces;
    //加载图像
   img = cvLoadImage(argv[1], 0);
   printf("img w=%d h=%d\n",img->width, img->height);
 
   //检测并计时
   timeRec();
   faces = cvHaarDetectObjects(img,cascade,  storage, 1.1, 3, 0,cvSize(24,24) );
   timeRep();
  
   if (faces->total == 0){
        printf("no face!\n");
   }
   printf("car= %d\n", faces->total);
   //释放内存
   cvReleaseImage(&img);
   printf("car detected! car.jpg!\n");
}

为了方便，直接将库和头文件拷贝到编译器的目录下去
代码: 全选
xlab@xlab-dev:~/zhouhua/opencv/mytest$ sudo cp ../output/lib/* /opt/hisi-linux-nptl/arm-hisiv100-linux/arm-hisiv100-linux-uclibcgnueabi/lib/
xlab@xlab-dev:~/zhouhua/opencv/mytest$sudo cp ../output/include/* /opt/hisi-linux-nptl/arm-hisiv100-linux/arm-hisiv100-linux-uclibcgnueabi/include/ -r

然后编译：（由于版本比较高，用了opencv2的头文件，因此需要额外增加一个-I参数指定头文件目录）
代码: 全选
arm-hisiv100nptl-linux-g++ face.cpp -I/home/xlab/zhouhua/opencv/output/include/opencv -lopencv_highgui -lopencv_core -lopencv_imgproc -lpthread -lrt -lopencv_objdetect -o face

会提示一些warning，不用管。

编译成功，然后拷贝车辆分类器文件过来。

再找个图片过来，我这里就用car.jpg了。

将/root/jiang/opencv/output/lib下的libopencv_imgproc.so、libopencv_objdetect.so、libopencv_highgui.so和libopencv_core.so复制到u盘，将u盘中这4个动态库做软连接库到/lib目录下。

代码: 全选

ln -s /mnt/udisk/libopencv_imgproc.so /lib/libopencv_imgproc.so

ln -s /mnt/udisk/libopencv_objdetect.so /lib/libopencv_objdetect.so

ln -s /mnt/udisk/libopencv_highgui.so /lib/libopencv_highgui.so

ln -s /mnt/udisk/libopencv_core.so /lib/libopencv_core.so

备注：

删除软链接：
   rm -rf  /lib/libopencv_core.so 注意不是rm -rf  /lib/libopencv_core.so/

然后到car所在的/mnt/udisk目录去执行即可：

# ./car car.jpg

img w=686h=398

use time:18323188us

car = 5

cardetected! in car.jpg!