opencv riscv的交叉编译与测试

编译与测试环境：

opencv版本：opencv4.2
opencv4.2下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/4.2.0
riscv交叉编译工具链：riscv64-unknown-linux-gnu-gcc/g++
riscv交叉编译链地址：https://github.com/riscv/riscv-gnu-toolchain
测试环境：qemu-riscv64
qemu-riscv地址：https://github.com/riscv/riscv-qemu

riscv交叉工具链安装说明：

 # 拉取编译链代码（需要科学上网）
 git clone --recursive https://github.com/riscv/riscv-gnu-toolchain
 
# 安装所需依赖
sudo apt-get install autoconf automake autotools-dev curl python3 libmpc-dev libmpfr-dev libgmp-dev gawk build-essential bison flex texinfo gperf libtool patchutils bc zlib1g-dev libexpat-dev

# 设置环境路径 如将/opt/riscv作为工具链安装路径，将/opt/riscv/bin加入环境变量路径中
# 编译
./configure --prefix=/opt/riscv
make linux

qemu-riscv64安装说明

# 安装所需依赖
sudo apt-get install gcc libc6-dev pkg-config bridge-utils uml-utilities zlib1g-dev libglib2.0-dev autoconf automake libtool libsdl1.2-dev

# 拉取代码
git clone https://github.com/riscv/riscv-qemu
cd riscv-qemu
git submodule update --init pixman

# 编译
./configure --target-list=riscv64-linux-user [--prefix=INSTALL_LOCATION]
make

交叉编译opencv

创建bulid目录，打开cmake-gui设置soucecode和bulid路径

cmake-gui选项：

参考：嵌入式开发之Opencv(一)交叉编译


可以根据需要选择需要build的功能模块

打开Advancd选项, 我另外设置了这些选项：
CMAKE_BUILD_TYPE Release
CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS -lrt -lpthread
CMAKE_INSTALL_PREFIX /usr/lcoal/riscv/open-riscv # 自定义安装目录（默认是/usr/local）

Configure生成之后进入bulid目录，make即可！

Configure下会报无法识别交叉工具链及riscv架构的warning，如下图所示。因为这个版本（4.2）的opencv官方还没有加入riscv的支持，无法识别属于正常。但其实不影响后续的交叉编译工作。

遇到的错误：

• 错误1：找不到zlib.h

fatal  error: zlib.h: No such file or directory

• 解决办法：
  用riscv工具链交叉编译zlib库，并install到riscv工具路目录处
  交叉编译zlib库参考：zlib的交叉编译

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• 错误2：找不到进程库

../opencv3.4.0/3rdparty/protobuf/src/google/protobuf/stubs/common.cc:51:2: error: “No suitable threading library available.”

• 解决办法：
  法1（推荐）：
  cmake-gui时打开Advancd选项
  设置CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS 为 -lrt -lpthread
  图片: https://uploader.shimo.im/f/0XQImbqaFUgUShde.png
  法2：
  参考：http://www.huangea.com/?p=962

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• 错误3：类型转换错误

../opencv-4.1.1/modules/imgcodecs/src/grfmt_jpeg.cpp:224:58:
error: invalid conversion from ‘uchar* {aka unsigned char*}’ to ‘const JOCTET* {aka const char*}’ [-fpermissive]
state->source.pub.next_input_byte = m_buf.ptr();

相关链接：https://github.com/opencv/opencv/issues/15308（同一个错误）

• 解决办法：
  之前cmake-gui时按默认选中的bulid模块编译时会遇到这个错，后来选择部分功能模块bulid就没遇到这个错了。（暂时随缘吧～）

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测试opencv-riscv

测试程序：

#include 
#include 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgproc/types_c.h"
using namespace cv;

//将图片灰度化并保存
int main()
{
     
	Mat image;
	image = imread("./img.jpg");
	if(!image.data)
	{
     
		printf("No image data \n");
		return -1;
	}else{
     
		printf("read the image!\n");
	}
	Mat dst;
	cvtColor(image,dst,CV_BGR2GRAY);
	imwrite("dst.jpg", dst);
	printf("change success!\n");
	return 0;
}

编译命令：

riscv64-unknown-linux-gnu-g++ DisplayImage.cpp  -o DispalyImage       -I /usr/local/riscv/opencv-riscv/include/opencv4 
-L /usr/local/riscv/opencv-riscv/lib -lopencv_core  -lopencv_imgcodecs -lopencv_imgproc -lz

#-I Dir 指定include目录，在该目录下寻找引用的头文件
#-L Dir 指定库文件目录，在该目录下寻找链接的库文件

运行：

编译成功在qume-riscv64上运行

qemu-riscv64 -L /opt/riscv/64/sysroot DisplayImage

运行结果：

生成灰度化的图片

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测试时遇到的错误：

• 错误1：找不到头文件

fatal error: opencv2/opencv.hpp: No such file or directory

• 解决办法：
  编译的时候加上
  -I /usr/local/riscv/opencv-riscv/include/opencv4 指定安装的opencv的include目录

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• 错误2：找不到库文件

ld: cannot find -lopencv_core
ld: cannot find -lopencv_imgcodecs
...

• 解决办法：
  编译的时候加上
  -L /usr/local/riscv/opencv-riscv/lib 制定opencv库文件的目录

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• 错误3：

undefined reference to `gzopen'
undefined reference to `gzclose'
undefined reference to `gzgets'
undefined reference to `gzputs'

• 问题与解决办法：
  缺少zlib库引起的， 编译链接时加上 -lz
  由于zlip库之前安装在riscv工具链的目录，而编译测试文件时链接的目录为opencv的目录，建议把zlib重新安装在opencv的目录里面（不然链接时可能会找不到zlib）。

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• 错误4：

undefined reference to symbol '_ZTVN10__cxxabiv117__class_type_infoE@@CXXABI_1.3'

• 解决办法：
  用riscv64-unknown-linux-gnu-gcc编译会遇到这个错，改为riscv64-unknown-linux-gnu-g++编译

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• 错误5：
  编译测试文件成功后，运行时遇到加载动态库时找不到动态库文件

DisplayImage:error while loading shared libraries: libopencv_core.so.4.2: cannot open shared object file: No such file or directory

• 解决办法：
  设置环境变量，增加动态库目录路径到该变量中，再重新运行
  export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/riscv/opencv-riscv/lib:$LD_LIBRARY_PATH"