为Nanopi m1交叉编译opencv

一、下载交叉编译器

根据之前的博客进行

二、下载opencv和必要库

sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv

三、进行编译

1. 创建cmake文件

nano toolchain.cmake

set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm)# 指定交叉编译器位置
set(CMAKE_C_COMPILER /opt/nanopi-toolchain/bin/arm-cortexa9-linux-gnueabihf-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER /opt/nanopi-toolchain/bin/arm-cortexa9-linux-gnueabihf-g++)# 指定系统根目录（sysroot），这是必需的以便编译器找到正确的库和头文件
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH /opt/nanopi-toolchain/arm-cortexa9-linux-gnueabihf/sys-root)

2. 创建build文件

mkdir build
cd build

3. 创建cmake指令
   这里将opencv的编译install输出放到了output文件夹中

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=../output \-D BUILD_SHARED_LIBS=ON \-D WITH_JPEG=ON \-D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchain.cmake \-D BUILD_EXAMPLES=OFF \-D WITH_IPP=OFF \-D WITH_TBB=OFF \-D BUILD_TESTS=OFF \-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \-D ENABLE_NEON=ON \-D ENABLE_VFPV3=ON \-D CMAKE_C_FLAGS="-std=gnu99" \-D CMAKE_CXX_FLAGS="-std=c++14" \-D BUILfD_opencv_python2=OFF \-D BUILD_opencv_python3=OFF \-D BUILD_opencv_java=OFF \-D WITH_OPENCL=OFF \-D WITH_CUDA=OFF \-D WITH_GTK=OFF \-D WITH_VTK=OFF \-D BUILD_opencv_gapi=OFF ..  # 禁用G-API模块

4. make编译

make -j12

5. 错误后的处理
   如果编译错误，可通过以下指令删除build中的文件

# cd build
rm -rf *

6. 编译安装
   由于修改了-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=../output，因此编译安装的文件输出到了output文件夹中

sudo make install

四、进行scp传输到M1

1. 进入output文件夹，使用scp发送这两个文件夹中的内容到m1

cd ../output
scp -r lib/* pi@192.168.10.197:/usr/local/lib/

scp -r include/* pi@192.168.10.197:/usr/local/include/

2. 问题处理：如果显示没有权限，则可以通过一个temp文件夹进行转存

五、进行测试

1. 在nano pi m1中写一个test_opencv.cpp文件

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>int main() {// 替换下面的路径为一个实际的图片文件路径cv::Mat img = cv::imread("/home/pi/head.png", cv::IMREAD_COLOR);if (img.empty()) {std::cerr << "Could not open or find the image." << std::endl;return -1;}// 如果在具有图形界面的系统上运行，使用以下代码显示图片cv::imwrite("/home/pi/output.jpg", img);return 0;
}

2. 进行编译

g++ test_opencv.cpp -o test_opencv `pkg-config --cflags --libs opencv4`

3. 测试

./test_opencv # 可以看到生成一个output.jpg文件

六、交叉编译含opencv代码

1. 主机弄一个标准的cpp工程。包含src、include、build文件夹
2. CMakeList.txt文件内容如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(t_cv)# 设置C++标准
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)# 添加include目录
include_directories(include)# 指定交叉编译工具链
set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm)# 设置交叉编译器路径
set(CMAKE_C_COMPILER /opt/nanopi-toolchain/bin/arm-linux-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER /opt/nanopi-toolchain/bin/arm-linux-g++)# 查找OpenCV包
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})# 添加源代码文件
file(GLOB SOURCES "src/*.cpp")
add_executable(t_cv ${SOURCES})# 链接OpenCV库
target_link_libraries(t_cv ${OpenCV_LIBS})# 设置输出文件夹为 'output'，没有用
#set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_BINARY_DIR}/output)
#set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_SOURCE_DIR}/output)

3. main.cpp文件内容如下，一个是拍照片的，一个是保存png的：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>int main() {// 打开默认相机cv::VideoCapture cap(1); // 0是默认相机的设备ID。如果不起作用，尝试更换ID。if (!cap.isOpened()) {std::cerr << "Error: Couldn't open the camera.\n";return -1;}cv::Mat frame;std::cout << "Starting camera...\n";// 从相机捕获一帧cap >> frame; // 或者使用 cap.read(frame);if (frame.empty()) {std::cerr << "Error: Couldn't capture an image.\n";return -1;}// 保存图像if (!cv::imwrite("/home/pi/captured_image.png", frame)) {std::cerr << "Error: Couldn't save the image.\n";return -1;}std::cout << "Image saved as /home/pi/captured_image.png\n";// 释放相机cap.release();return 0;
}// #include <opencv2/opencv.hpp>
// #include <iostream>
// using namespace std;
// int main() {
//     // 替换下面的路径为一个实际的图片文件路径
//     cv::Mat img = cv::imread("/home/pi/head.png", cv::IMREAD_COLOR);
//     if (img.empty()) {
//         std::cerr << "Could not open or find the image." << std::endl;
//         return -1;
//     }
//     cout<<"starting"<<endl;//     // 如果在具有图形界面的系统上运行，使用以下代码显示图片
//     bool isWritten = cv::imwrite("/home/pi/output.jpg", img);
//     if (!isWritten) {
//         std::cerr << "Failed to write the image." << std::endl;
//         return -1;
//     } else {
//         cout << "Image written successfully." << endl;
//     }//     cout<<"ok"<<endl;
//     return 0;
// }

4. 问题：拍照片和输出png图片都没有问题，但是生成jpg文件失败。
   首先尝试在m1中安装如下库

sudo apt-get update
sudo apt-get install libjpeg62

前面的解决思路：上述通过在cmake中添加了如下对jpeg的支持，应该就解决了，上面已经添加了

-D BUILD_SHARED_LIBS=ON \
-D WITH_JPEG=ON \

5. 问题：交叉编译的主机，显示#include <opencv2/opencv.hpp>错误找不到源。修改方式就是添加对应的源即可
   解决：在如下出问题的地方，电机快速修改，提示修改配置，然后添加对应的路径即可
   
   图形化修改界面的内容如下
   
   手动修改界面的内容如下