Opencv-2.0.0的ARM移植和使用（Ubuntu10.04 / OK6410开发板 / linux3.01）

环境：

Ubuntu10.04

OK6410开发板

ARM Linux3.01系统

QT4.7.1

OpenCV-2.0.0

arm-linux-g++ 4.3.2 / arm-linux-gcc 4.3.2

CMake-gui 2.8.0

(建议先参考我的另外一篇博文《Ubuntu上安装Opencv-2.0.0》)

特别标注：

有些网站转载我的文章不标明出处，并且转载不到位，没有把相应的链接一块转过去，比如说下载链接或相关文献的链接等，导致一些网友阅读和使用出现障碍和知识的不连续，所以在此特别标注：我的这篇文章发表在CSDN博客上，可以到CSDN博客来阅读。

OpenCV2.0.0交叉编译过程：

1、在usr/local新建文件夹

# mkdir opencv

把下载的OpenCV-2.0.0.tar.bz2解压到 usr/local/opencv 目录下

2、然后在usr/local/opencv  新建一个 opencv-arm 文件夹，作为CMake编译arm版本的工作目录

# mkdir opencv-arm

如下图所示：

3、在终端里调出CMake gui界面：

# cmake-gui

按照下图方式选择源码目录和build目录

然后点击Configure按钮，保持generator为Unix Makefiles，选择Specify options for cross-compiling，点击Next

按照如下方式配置：

注：/usr/local/arm/4.3.2 为交叉编译工具 arm-linux-g++/gcc 的所在包含文件夹（在bin文件夹里面）

然后点击 “Finish” 按钮；

修改默认配置，默认安装目录为/usr/local，但我想对它统一归类，所以我在/usr/local/arm/4.3.2/lib目录下新建了一个opencv文件夹，在Cmake-gui里修改CMAKE_INSTALL_PREFIX变量改为/usr/local/arm/4.3.2/lib/opencv/

（另外，如果没有安装tiff图像的支持，请去掉WITH_TIFF）

然后点击Generate按钮生成Makefile；

4、在终端界面中，进入目录/usr/local/opencv/opencv-arm，运行make编译opencv

编译时发现如下错误：
Linking CXX executable ../../bin/opencv_createsamples
../../lib/libcxcore.so: undefined reference to `clock_gettime'
../../lib/libcxcore.so: undefined reference to `pthread_key_create'
../../lib/libcxcore.so: undefined reference to `pthread_getspecific'
../../lib/libcxcore.so: undefined reference to `pthread_setspecific'

原因是cmake不认识我定义的arm-linux系统标记，没有加上库pthread和rt的链接选项

此时需要修改CMakeCache.txt，CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS原来为空，加上-lpthread -lrt，如下图：

重新make编译，错误消除，编译成功之后的界面如下：

5、然后运行make install，将opencv生成的库和头文件安装到目录/usr/local/arm/4.3.2/lib/opencv/，结果如下：

6、把这5个 .so 库文件拷贝到ARM板系统中的 /lib 目录下面：（如下是添加之后的截图）

  

7、下来就是编写验证程序了：

首先得确保摄像头在ARM板上的使用是正常的，具体情况请查阅我的另外一篇博文：

《摄像头在liunx上的QT显示和OK6410 ARM开发板上的使用》

在这篇文章里我曾提到过要使用opencv，但是摄像头出来的是UVC格式，所以我要走一个图像转换流程：UVC转QImage转IplImage；

8、还是那个简单思路：现在ubuntu PC上实现，然后再移植至ARM上；

具体工程代码下载请看附录。

主要涉及opencv的代码如下：

void Widget::paintEvent(QPaintEvent *)
{
    uchar * pImgBuf;
    unsigned int len;
    camReturn = m_camera->get_frame((void **)&pImgBuf,&len);
    convert_yuv_to_rgb_buffer(pImgBuf,imgBuf,image_width,image_height);
    frame->loadFromData((uchar *)imgBuf,/*len*/image_width * image_height * 3 * sizeof(char));

    IplImage* src = QImageToIplImage(frame);
    if (!src)
    {
        printf("img error!");
        return;
    }

    //更改图像大小（后期对人脸检测时间控制会有很大帮助）
    double sizeScale = imgSizeScaleSmall;
    CvSize img_cvsize;
    img_cvsize.width = src->width * sizeScale;
    img_cvsize.height = src->height * sizeScale;
    IplImage* dst = cvCreateImage(img_cvsize, src->depth, src->nChannels);
    cvResize(src, dst, CV_INTER_LINEAR);    //opencv函数更改图片大小

//    cvSaveImage("jason.jpg", src);    //ARM对opencv的highgui支持极其差，这个函数不能使用

    //更改图像大小，清晰度会下降
    sizeScale = imgSizeScaleBig;
    img_cvsize.width = dst->width * sizeScale;
    img_cvsize.height = dst->height * sizeScale;
    IplImage* img = cvCreateImage(img_cvsize, dst->depth, dst->nChannels);
    cvResize(dst, img, CV_INTER_LINEAR);

    QImage qimage = QImage((uchar *)img->imageData, img->width,img->height, image_Format);
    //IplImage为BGR格式，QImage为RGB格式，所以要交换B和R通道显示才正常
    //可以用OpenCV的cvConcertImage函数交换，也可以用QImage的rgbSwapped函数交换；
    qimage = qimage.rgbSwapped();
    ui->m_imgLabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(qimage));
    camReturn = m_camera->unget_frame();

    cvReleaseImage(&img);   //释放图片内存
    cvReleaseImage(&src);
}

其中， QImage转IplImage的处理函数如下：（在此感谢此篇博文的帮助：关于QImage和IplImage之间转换的实现）

IplImage* Widget::QImageToIplImage(const QImage * qImage)
{
    int width = qImage->width();
    int height = qImage->height();
    CvSize Size;
    Size.height = height;
    Size.width = width;
    IplImage *IplImageBuffer = cvCreateImage(Size, IPL_DEPTH_8U, 3);
    for (int y = 0; y < height; ++y)
    {
        for (int x = 0; x < width; ++x)
        {
            QRgb rgb = qImage->pixel(x, y);
            cvSet2D(IplImageBuffer, y, x, CV_RGB(qRed(rgb), qGreen(rgb), qBlue(rgb)));
        }
    }
    return IplImageBuffer;
}

运行结果如下图所示：

这里得注意一个问题，就是摄像头的名词，我的ubuntu上的名称为：/dev/video0，在ARM上为：/dev/video2；注意修改此处的代码

注：

对于编译时出现的缺少或者不能打开opencv相应的文件或库，原因是你的Makefile里面的环境路径配置有问题，不要把我的工程直接不做修改就拿来编译，会出问题的，（不过编译出来的最终程序也许可以使用）因为我安装的opencv路径可能和你的不一样，具体修改方式请打开Makefile文件，参照原来的内容进行修改。

附录：

源码下载：

1、Opencv2.0在PC Ubuntu上的应用

2、Opencv2.0在ARM Ok6410 linux3.0.1上的应用

参考文献：

【1】mini6410成功移植OPENCV-2.0.0实现人脸检测 http://blog.csdn.net/gfocean/article/details/6341155

【2】关于QImage和IplImage之间转换的实现 http://blog.csdn.net/gfocean/article/details/6440844