首先本文主要内容是将opencv移植到zedboard的嵌入式linux中，并进行测试。写本文之前参考了xzyfeixiang，懒兔子，超群天晴，rainysky的博客与陆佳华的<嵌入式系统软硬件协同设计>，把我遇到的问题总结下。我的开发平台式win7+虚拟机VMare(安装ubuntu)。
本文主要分两个部分：1 opencv在ubuntu上的安装与测试 2 opencv在zedboard上的移植与测试
（一) opencv在ubuntu上安装与测试
1 下载源码， 可以去opencv官网下载，因为我们在ubuntu上安装，要特别主要下载unix平台的，现在为止最新版本是opencv2.4.9
参考地址：http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/2.4.9/opencv-2.4.9.zip/download
2 安装第三方库，
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev libswscale-dev libjasper-dev cmake cmake-curses-gui
这个一定要提前安装好，我出现过的一个编译错误就是： OpenCV Error: Unspecified error (The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script) in cvNamedWindow, file /home/aborn/software/OpenCV-2.4.1/modules/highgui/src/window.cpp, line 598terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
what(): /home/aborn/software/OpenCV-2.4.1/modules/highgui/src/window.cpp:598: error: (-2) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function cvNamedWindow
查询网站后需要安装gtk 但是我安装了后问题没有解决，后来明白了，第三方库一定要在配置opencv前安装好，这个问题困扰了我很久，希望大家能够引以为戒。
3 将源文件opencv2.4.9.zip拷贝到/opt/zedboard/opencv_pc(自建的目录，也可以其他的地方，但后续目录相应改变)， 解压 unzip opencv2.4.9.zip; 解压后多出一个目录，进入opencv2.4.9目录 , mkdir build 进入build目录；执行命令.注 本文一些命令需要root账号命令，所以先进入root账号，在进行命令操作
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ../ 注意../一定不要丢了，因为他需要CMakeList.txt文件，在上一层目录下。/usr/local是安装目录。
4 ls一下， 发现build目录多了一些文件，执行ccmake ./ 进行opencv配置，这里要千万注意注意：
书上要把一些需要第三方支持的库设置位OFF，之前安装的一些就是第三方的库，疑问：？？如果要显示图像WITH_GTK,关掉就算你按照了gtk的库也是没用的。
这次只把WITH_1394，WITH_CUDA，WITH_EIGEN，WITH_FFMPEG设为OFF, 其它都没变。 按 c 键进行配置，g键产生Makefile
5 make 这个过程会久一点 大约20多分钟6 make install 安装完成后， 可以在 /usr/local/lib目录下看看这些链接库，7 配置。 vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf 添加/usr/local/lib，退出保存 sudo ldconfig
vim /etc/bash.bashrc,在末尾添加
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
保存，重启终端
8 测试cd /opt/zedboard/opencv_pc/opencv2.4.9/samples/cchmod +x build_all.sh./build_all.sh./facedetect baboon.jpg
(二) opencv在zedboard的移植与测试
1 将opencv2.4.9.zip拷贝到/opt/zedboard/opencv_zed（自建目录），解压，2 ubuntu系统已经做好交叉编译环境（如没有可以参考以上我提到的博客名字）3 进入opencv2.4.9目录， 新建一个build和install目录，并且新建一个toolchain.cmake文件，输入：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++)进入build目录，输入cmake -D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=toolchain.cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/zedboard/opencv_zed/opencv-2.4.9/install ../4 接着进行ccmake ./ 配置，配置的内容与pc机上有很大区别，将所有WITH开头的选项选成OFF（除了WITH_V4L为ON）因为这些需要第三方库支持的，要是选择这些的话就需要安装第三方库了。按 c 键配置 按g键生成并保存5 开始进行 make 编译 然后make install 安装。安装完成后在install的文件夹里就是运行库啦。6 测试：我zedboard板子装的linux系统是官方给的OOB安装包，实际上是ramdisk镜像，一个非常简易的linux操作系统，最大只能有8M。我们在测试的过程中要可执行文件与opencv的动态库拷贝到sd卡，或u盘，而库文件会大于8M，所以需要将opencv链接库文件压缩为一个镜像文件。制作镜像文件的方法：cd /opt/zedboard/opencv_zed/dd if=/dev/zero of=qt_lib.img bs=1M count=80//这里的count与bs组合起来表示制作80M的镜像，具体可以根据实际链接库总的大小来设置countmkfs.ext2 -F cv_lib.imgchmod go+w cv_lib.imgmount cv_lib.img -o loop /mntcp /opt/zedboard/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/* /mntchmod go-w cv_lib.imgumount /mnt我们会发现多出一个cv_lib.img文件，这是需要拷贝到zedboard上的库文件。测试代码我们采用陆佳华书上的edge_detection.cpp/*code*/
#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 images
IplImage* 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
");
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
");
// cvShowImage("Example Canny", img_cny );
// cvWaitKey(0);
cvReleaseImage( &img_rgb);
cvReleaseImage( &img_gry);
cvReleaseImage( &img_cny);
// cvDestroyWindow("Example Gray");
// cvDestroyWindow("Example Canny");
return 0;
}
进行交叉编译：输入arm-xilinx-linux-gnueabi-g++ -I /opt/zedboard/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/include -I/opt/zedboard/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/include/opencv -L/opt/zedboard/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这样，最后我们将 edge_detection.o cv_lib.img lena.bmp拷贝到sd卡或者u盘里，然后开始测试啦。8 我使用的是u盘启动启动好zedboard后，cd /dev ;ls 下， 看dev文件里是否多出sda，sda（1,2,3,4）我的是sda4,设备文件。 下面将u盘进行挂载mount /dev/sda4 /mntcd /usrmkdir lib再将库文件挂载到/usr/lib下， mount /mnt/cv_lib.img /usr/lib查看 /usr/lib 是否多出一些库， 如没有，多试几次上面的命令
下面开始执行，进入到/mnt目录下： ./edge_detection.o lena.bmp lena_edge.bmp如果出现successful 就说明编译成功，边缘图像生成了。
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