準(zhǔn)備工作

opencv源碼包下載：http://pan.baidu.com/s/1qXTKIdQ（opencv-2.4.9），后面我們要在虛擬機(jī)中編譯；

搭建好zedboard在Linux下的交叉編譯環(huán)境，以前的博客有介紹（Zedboard學(xué)習(xí)（二）：zedboard的Linux下交叉編譯環(huán)境搭建）。

zedboard官方SD卡啟動(dòng)文件，把這些文件放到sd卡中即可。

由于zedboard上運(yùn)行的是嵌入式linux，處理器是arm9，與pc的不同，代碼必須要經(jīng)過交叉編譯工具編譯后才可以執(zhí)行。
注意：官方給出的這個(gè)版本是不帶圖形界面的，桌面版本的Linux我們可以自己使用虛擬機(jī)制作。（Zedboard學(xué)習(xí)（一）：移植Ubuntu桌面操作系統(tǒng)）

移植

首先要說明的是，往zedboard上移植opencv跟我們平時(shí)在pc上安裝opencv的過程不同。畢竟zedboard是嵌入式平臺(tái)很多東西都要?jiǎng)h減，而且zedboard官方移植的linux不帶圖形界面，我們要自己在命令行下配置環(huán)境。
為了防止權(quán)限沖突，建議在root權(quán)限下操作，不在root權(quán)限下可能會(huì)報(bào)錯(cuò)。

1、先新建一個(gè)文件夾，存放所有文件：

mkdir opencv_zed cd opencv_zed

2、下載的源碼是opencv2.4.9.tar.gz，將其從windows下拷貝到虛擬機(jī)中（Ubuntu14.04下FTP服務(wù)器的搭建配置）：

拷貝到之前建立的opencv_zed目錄中，輸入指令：

tar -zxvf opencv-2.4.9.tar.gz

3、在opencv-2.4.9中新建install和build文件夾，并創(chuàng)建toolchain.cmake文件。

cd opencv-2.4.9/ mkdir build mkdir install touch toolchain.cmake gedit toolchain.cmake

復(fù)制如下內(nèi)容到toolchain.cmake中：

set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux) set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm) set(CMAKE_C_COMPILER arm-xilinx-linux-gnueabi-gcc) set(CMAKE_CXX_COMPILER arm-xilinx-linux-gnueabi-g++)

這類指定了cmake的處理器信息還有交叉編譯工具等。

4、進(jìn)入build文件夾，關(guān)聯(lián)toolchain.cmake 并配置OpenCV的安裝目錄：

cmake -D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=toolchain.cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install ../

CMAKE_INSTALL_PREFIX為安裝目錄，這個(gè)要根據(jù)自己的目錄的路徑更改。

5、生成Makefile文件。
如果沒有安裝要先安裝cmake-curses-gui：

sudo apt-get install cmake-curses-gui

輸入指令，配置cmake：

ccmake ./

配置時(shí)我們只需要把所有with開頭的都選為OFF（除了WITH_V4L為ON，這個(gè)指的是linux的v4l(video for linux)組件）；
c鍵，是configure，保存配置；q鍵，退出；操作不做贅述，都有說明。

6、編譯安裝：

make -j4 make install

最后會(huì)在之前建立的install文件夾下生成zedboard上的opencv庫(kù)。

7、制作opencv鏡像：
進(jìn)入到最初建立的目錄下，我們要在這個(gè)目錄下生成鏡像：

cd /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed

鏡像的名字是opencv_lib.img，其大小為80M：

dd if=/dev/zero of=opencv_lib.img bs=1M count=80

將鏡像格式化為ext2格式：

mkfs.ext2 -F opencv_lib.img

增加寫權(quán)限：

chmod go+w opencv_lib.img

掛載這個(gè)鏡像，需要使用管理員權(quán)限：

sudo mount opencv_lib.img -o loop /mnt

拷貝編譯生成的opencv庫(kù)到掛載的鏡像中,路徑要根據(jù)自己的來修改：

sudo cp -rf /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/* /mnt

去掉寫權(quán)限：

sudo chmod go-w opencv_lib.img

取消掛載：

sudo umount /mnt

這個(gè)鏡像文件已經(jīng)制作好了，后面直接使用。

8、編寫測(cè)試程序并編譯：
測(cè)試源碼為edge_detection.cpp：

#include "cv.h" #include "highgui.h"IplImage* doCanny(IplImage* in,double lowThresh,double highThresh,double aperture) {if (in->nChannels != 1)return 0; // Canny only handles gray scale imagesIplImage* out = cvCreateImage( cvGetSize( in ),in->depth, //IPL_DEPTH_8U, 1);cvCanny( in, out, lowThresh, highThresh, aperture );return( out ); };int main( int argc, char** argv ) {if(argc!= 3) printf("arguments error! format origin_image.bmp target_image.bmp\n");IplImage* img_rgb = cvLoadImage( argv[1] );IplImage* img_gry = cvCreateImage( cvSize( img_rgb->width, img_rgb->height ), img_rgb->depth, 1); cvCvtColor(img_rgb, img_gry ,CV_BGR2GRAY);// cvNamedWindow("Example Gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE );// cvNamedWindow("Example Canny", CV_WINDOW_AUTOSIZE );// cvShowImage("Example Gray", img_gry );IplImage* img_cny = doCanny( img_gry, 10, 100, 3 );if(cvSaveImage(argv[2], img_cny,0) != 0)printf("Save Image Successful\n");// cvShowImage("Example Canny", img_cny );// cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &img_rgb);cvReleaseImage( &img_gry);cvReleaseImage( &img_cny);// cvDestroyWindow("Example Gray");// cvDestroyWindow("Example Canny");return 0; }

對(duì)它進(jìn)行交叉編譯：

arm-xilinx-linux-gnueabi-g++ -I /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/include -I /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/include/opencv -L /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -lopencv_ml -lopencv_video -lopencv_features2d -lopencv_calib3d -lopencv_objdetect -lopencv_contrib -lopencv_legacy -lopencv_flann ./edge_detection.cpp -o ./edge_detection.o

由于沒有配置默認(rèn)的opencv環(huán)境變量，所以我們編譯時(shí)手動(dòng)指定了用到的庫(kù)。
由于只是測(cè)試，不做其他配置，那些一大串的路徑根據(jù)自己的路徑更改。

編譯后會(huì)產(chǎn)生edge_detection.o文件。
現(xiàn)在我們的目錄下應(yīng)該有這幾個(gè)文件：

9、把edge_detection.o、opencv_lib.img、以及l(fā)ena.bmp（隨便下張圖片都行）拷貝到u盤中。

為了方便管理我新建了一個(gè)文件夾存放這些文件，只要找得到就行。

10、將官方的sd卡啟動(dòng)文件拷貝到sd卡中，zedboard從sd卡啟動(dòng)。
u盤通過USB轉(zhuǎn)OTG線連接到zedboard上；
從設(shè)備管理器中找到串口端口號(hào)；
使用putty連接zedboard，串口波特率是115200；

啟動(dòng)zedboard，等待一下，命令行出現(xiàn)：

輸入指令：

fdisk -l

我們從中可以看到有兩個(gè)設(shè)備，3980MB的是我們的sd卡，1967MB的就是U盤了。
下面可以找到它的設(shè)備號(hào)為/dev/sda4。

掛載u盤：

mount /dev/sda4 /mnt

先找到我們存放鏡像的目錄：

把生成的opencv鏡像文件掛載到/usr/lib文件夾中：

cd /usr mkdir lib mount /mnt/zed_opencv_test/opencv_lib.img /usr/lib

運(yùn)行可執(zhí)行文件，讀入lena.bmp，進(jìn)行邊緣檢測(cè)，輸出到out.bmp。

./edge_detection.o lena.bmp out.bmp

運(yùn)行成功。

由于沒有圖形界面，我們把u盤拔出，到電腦里看下out.bmp。

移植成功！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Zedboard学习（八）：zedboard移植opencv的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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