为Android平台编译支持OpenCL的Opencv静态库

Opencv中封装了OpenCL，直接下载的Opencv4Android SDK中提供了一些相关的库，我们可以利用nm命令查看这些库是否包含opencl的相关函数。ocl集成在core中，所以我们直接查看libopencv_core.a这个库。

nm -D libopencv_core.a

查看结果如下图，其中包含了ocl、opencl等.o文件。

也许，这还不能断定这个静态库是否支持OpenCL，那么最好的方法就是写一个测试程序，去尝试获取手机的GPU信息，之后我也会写一篇文章来介绍Android平台的GPU信息获取。大家可以利用OpenCL-Z这个软件来查看手机平台的GPU信息。OpenCL-Z.apk

当然，我们可以亲自动手去编译一套可以支持opencl的库，本文也基于OpenCV3.2.0，介绍如何编译Opencl支持库。

工具准备：

Cmake的安装和配置 点击下载cmake ，需要指定cmake的系统变量，安装过程有个选项可以选上，会自动添加Cmake的bin目录到path变量中。
Android NDK：可以到官网下载或者直接用Android studio安装，同样也需要指定NDK的系统变量。
Opencv Sources的下载：官网，百度云

关键文件修改：

• 修改CMakeList.txt:
  

  打开该文件，找到WITH_OPENCL这一项，将其状态修改为ON：
  

• 修改opencl_core.cpp文件：

  打开文件..\modules\core\src\opencl\runtime\opencl_core.cpp，找到 #if defined(linux)这一项将其修改为：
  #if defined(__linux__)&&!defined(__ANDROID__)

  如下：

  
  #if defined(__linux__)&&!defined(__ANDROID__)
  
  
  #include 
  
  
  #include 
  
  ......
  
  #endif //linux
  

  在上面这片代码块之后添加Android的编译代码：

  
  #if defined(__ANDROID__)
  
      #include 
      #include 
  
  
  #if defined(__ARM_ARCH_8A__) || defined(_X64_)
  
      static const char *default_so_paths[] = {
                                              "/system/lib64/libOpenCL.so",
                                              "/system/vendor/lib64/libOpenCL.so",
                                              "/system/vendor/lib64/egl/libGLES_mali.so"
                                            };
  
  #else
  
      static const char *default_so_paths[] = {
                                              "/system/lib/libOpenCL.so",
                                              "/system/vendor/lib/libOpenCL.so",
                                              "/system/vendor/lib/egl/libGLES_mali.so"
                                            };
  
  #endif
  
  
  static int access_file(const char *filename)
      {
          struct stat buffer;
          return (stat(filename, &buffer) == 0);
      }
  
      static void* GetProcAddress (const char* name)
      {
          static void* h = NULL;
          unsigned int i;
          if (!h)
          {
              const char* name;
              for(i=0; i<(sizeof(default_so_paths)/sizeof(char*)); i++)
              {
                  if(access_file(default_so_paths[i])) {
                      name = (char *)default_so_paths[i];
                      h = dlopen(name, RTLD_LAZY);
                      if (h) break;
                  }
              }
              if (!h)
                  return NULL;
          }
  
          return dlsym(h, name);
      }
      #define CV_CL_GET_PROC_ADDRESS(name) GetProcAddress(name)
  
  #endif
  

编译Opencv

在..\platforms\目录下创建一个新文件夹opencv_armeabi_v7a并进入该目录，创建一个opencv_build.bat文件，文件里面的内容如下：

cmake -G "MinGW Makefiles" -DCMAKE_BUILD_WITH_INSTALL_RPATH=ON -DWITH_EIGEN=off -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=..\android\android.toolchain.cmake -DCMAKE_MAKE_PROGRAM="%ANDROID_NDK%\prebuilt\windows-x86_64\bin\make.exe" -DANDROID_NATIVE_API_LEVEL=23 -DANDROID_ABI=armeabi-v7a ..\..
cmake --build .

上面ANDROID_NDK是Android NDK的home目录，需要在环境变量中指定好
-DANDROID_NATIVE_API_LEVEL=23： 指定api level为android-23
-DANDROID ABI=armeabi-v7a： 指定编译的架构为armeabi-v7a, 它可以指定为以下这些：
·”armeabi-v7a”, “armeabi”, “armeabi-v7a with NEON”, “armeabi-v7a-hard with NEON”, “armeabi-v7a with VFPV3”, “armeabi-v6 with VFP”, “arm64-v8a”, “mips”, “mips64”, “x86”, “x86_64”
双击opencv_build.bat运行编译命令，耐心等待，等很久。

编译完成后，可以在lib目录下找到编译好的静态库。这时候再利用nm命令去查看库中的信息，就可以知道是否包含有opencl相关的cpp文件了。当然，大家可以写一个小demo来验证这些库是否支持OpenCL。如何写一个demo来检验一些编译库呢，可以参阅：Opencv4Android的OpenCL的测试，使用Opencv的ocl封装库