【鸿睿创智开发板试用】移植OpenCV 4到OpenHarmony 4.1

目录

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引言

编译系统镜像

(1) 下载代码后解压SDK

(2) 下载docker镜像  

(3) 编译OH

编译OpenCV

下载OpenCV源代码

构建编译配置文件

执行编译命令

安装库和头文件

测试

结语

引言

最近有个需求是在基于RK3568的OpenHarmony 4.1系统中使用OpenCV，于是就尝试了一下OpenCV移植到OpenHarmony的工作。

我使用的开发板是深圳鸿睿创智的H01开发板，它基于RK3568芯片，其他的开发板应该都差不多，可能路径和编译参数会有小的调整。

编译系统镜像

虽然OpenCV是个应用程序库，并不需要添加到系统镜像中，不过为了和开发板镜像采用同样的工具链，最好还是先编译一下系统镜像。

我采用的步骤是厂商建议的方法，也就是利用官方提供的OpenHarmony的Docker。具体方法如下：

(1) 下载代码后解压SDK

  tar -zxvf ohos-H01-sdk.tar.gzcd ohos-4.1-Release

(2) 下载docker镜像
  

docker run --name SG368Z-H1 --privileged -it -v $(pwd):/home/openharmony swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/openharmony-docker/docker_oh_standard:3.2


(3) 编译OH

  ./build.sh --product-name rk3568 –ccache --no-prebuilt-sdk   

注意：环境缺少python2会产生报错,需要下载python2再次执行编译命令。（pip install python2）

(4) 镜像生成路径
  out/rk3568/packages/phone/images/

编译OpenCV

移植OpenCV一般有两种方法，一种是将修改OH的gn文件，将OpenCV嵌入到系统文件中一起编译，另一种是用OH的工具链独立编译OpenCV。我采用的是后一种，这种方法和在Linux下惊醒OpenCV的交叉编译是基本相同的，我比较熟悉。

代码仓采用的是OpenHarmony社区提供的代码仓：OpenHarmony-SIG/third_party_opencvicon-default.png?t=O83Ahttps://gitee.com/openharmony-sig/third_party_opencv

这个仓库是基于OpenCV官方仓库4.5.5分支进行了OpenHarmony编译适配和拓展，可构建支持在OpenHarmony设备上运行的计算机视觉程序。 

编译之前需要先安装cmake：

apt install cmake

构建步骤如下：

下载OpenCV源代码

执行如下命令下载OpenCV代码到指定目录下。

git clone https://gitee.com/openharmony-sig/third_party_opencv.git

构建编译配置文件

进入到目录"platforms/ohos"，修改arm-clang.toolchain.cmake文件如下：

set(CMAKE_CROSSCOMPILING TRUE)
set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_CXX_COMPILER_ID Clang)
SET ( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm )SET ( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER )
SET ( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY )
SET ( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY )SET ( CROSS_COMPILATION_ARCHITECTURE armv7-a )set(CMAKE_TOOLCHAIN_PREFIX llvm-)#指定c编译工具（确保工具链所在路径已经添加到了PATH环境变量中）和编译标志，使用clang编译时标志中必须指定--target，否则无法交叉编译。
set(CMAKE_C_COMPILER clang)
set(CMAKE_C_FLAGS "--target=aarch64-linux-ohos  -D__clang__  -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon-vfpv4 -w")
#指定c++编译工具（确保工具链所在路径已经添加到了PATH环境变量中）和编译标志，必须指定--target，否则无法交叉编译。
set(CMAKE_CXX_COMPILER clang++)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "--target=aarch64-linux-ohos  -D__clang__  -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon-vfpv4 -w")
#指定链接工具和链接标志，必须指定--target和--sysroot。
set(CMAKE_LINKER clang)
set(CMAKE_CXX_LINKER clang++ )
set(CMAKE_C_LINKER clang)#指定链接库的查找路径。
set(CMAKE_SYSROOT "/home/openharmony/out/rk3568/obj/third_party/musl/")

由于我使用的是官方的Docker环境，clang编译器已经被加入PATH路径，所以这里没有指定编译器的路径。另外，SYSROOT的路径是根据我Docker的设置指定的。如果编译环境和我的配置不同，需要相应修改。

执行编译命令

执行如下命令：

cd third_party_opencv
mkdir build
cd build
cmake -DBUILD_TESTS=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_CUDA=OFF -DWITH_FFMPEG=ON -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/ohos/arm-clang.toolchain.cmake ..

cmake检查系统环境后，很快会生成makefile，最后看到如下信息表示生成正确。

........on-sections -fdata-sections  -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
--     Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections -Wl,--as-needed
--     Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections -Wl,--as-needed
--     ccache:                      YES
--     Precompiled headers:         NO
--     Extra dependencies:          dl m pthread rt
--     3rdparty dependencies:
--
--   OpenCV modules:
--     To be built:                 calib3d core dnn features2d flann gapi highgui imgcodecs imgproc ml objdetect photo stitching ts video videoio
--     Disabled:                    world
--     Disabled by dependency:      -
--     Unavailable:                 java python2 python3
--     Applications:                tests perf_tests apps
--     Documentation:               NO
--     Non-free algorithms:         NO
--
--   GUI:                           NONE
--     GTK+:                        NO
--
--   Media I/O:
--     ZLib:                        zlib (ver 1.2.11)
--     JPEG:                        libjpeg-turbo (ver 2.1.2-62)
--     WEBP:                        build (ver encoder: 0x020f)
--     PNG:                         build (ver 1.6.37)
--     TIFF:                        build (ver 42 - 4.2.0)
--     JPEG 2000:                   build (ver 2.4.0)
--     HDR:                         YES
--     SUNRASTER:                   YES
--     PXM:                         YES
--     PFM:                         YES
--
--   Video I/O:
--     DC1394:                      NO
--     FFMPEG:                      NO
--       avcodec:                   NO
--       avformat:                  NO
--       avutil:                    NO
--       swscale:                   NO
--       avresample:                NO
--     GStreamer:                   NO
--     v4l/v4l2:                    YES (linux/videodev2.h)
--
--   Parallel framework:            pthreads
--
--   Trace:                         YES (with Intel ITT)
--
--   Other third-party libraries:
--     Lapack:                      NO
--     Custom HAL:                  YES (carotene (ver 0.0.1))
--     Protobuf:                    build (3.19.1)
--
--   OpenCL:                        YES (no extra features)
--     Include path:                /home/openharmony/third_party_opencv/3rdparty/include/opencl/1.2
--     Link libraries:              Dynamic load
--
--   Python (for build):            /usr/bin/python2.7
--
--   Install to:                    /usr/local
-- -----------------------------------------------------------------
--
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/openharmony/third_party_opencv/build

然后执行如下命令开始编译：

make -j 16

 这个过程可能较长，大概半小时左右，看电脑的配置。

至此，编译成功。 

安装库和头文件

最后，执行安装命令，把需要的头文件和库文件拷贝到一个目录下。

DESTDIR=/home/openharmony/opencv4/ make install

所有需要的文件都可以在"/home/openharmony/opencv4/usr/local/"下找到。

测试

编译后就可以把文件拷贝到设备上进行测试，测试的程序为官方的opencv_version（在opencv4/usr/local/bin目录下），它依赖libopencv_core.so文件在opencv4/usr/local/lib目录下）。

在Windows的控制台使用hdc目录实现文件拷贝。

hdc shell mount -o rw,remount /
hdc file send opencv_version /
hdc file send libopencv_core.so /

其中第一条目录是为了让设备的根目录可以写，否则会出现[Fail]Error opening file:read-only file system,path: xx 报错。

然后使用hdc shell目录登录到设备。

# chmod +x ./opencv_version
# export LD_LIBRARY_PATH=/
# ./opencv_version
4.5.5

移植工作获得了初步成功。 

结语

今天尝试了移植OpenCV 4到OpenHarmony 4.1，和Linux下交叉编译差不多，还比较顺利。后面将继续测试相关的App。

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