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HI3559A 交叉编译的 OpenCV4.0 - 成品及编译文件

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简介:
本项目提供基于HI3559A平台的OpenCV4.0交叉编译成品和详细编译文件,适用于海思处理器的视觉处理与开发需求。 在Linux环境下使用OpenCV4进行交叉编译以适应hi3559a硬件,并且其他系列的设备也应能适用。使用的编译器路径为/opt/hisi-linux/x86-arm/aarch64-himix100-linux/bin/aarch64-himix100-linux-gcc。

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客服
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  • HI3559A OpenCV4.0 -
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    本项目提供基于HI3559A平台的OpenCV4.0交叉编译成品和详细编译文件,适用于海思处理器的视觉处理与开发需求。 在Linux环境下使用OpenCV4进行交叉编译以适应hi3559a硬件,并且其他系列的设备也应能适用。使用的编译器路径为/opt/hisi-linux/x86-arm/aarch64-himix100-linux/bin/aarch64-himix100-linux-gcc。
  • Hi3559A上进行OpenSSH
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    本项目旨在介绍在Hi3559A平台上进行OpenSSH的交叉编译过程,涵盖环境搭建、配置选项及编译技巧等关键步骤。 1. 在Hisi3559A上移植了openssh。 2. 压缩包包含zlib、openssl和openssh的源码及配置脚本等文件。 3. 所有项目都已成功编译完成。 4. 当前openssh还未部署,需要自行进行部署。
  • Python 3.7+Numpy 在 Hi3559A结果
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    本项目探讨了在Hi3559A平台上针对Python 3.7和Numpy进行交叉编译的过程及成果,旨在为开发人员提供参考。 目标平台为Hi3559a,使用交叉编译器aarch64-himix100-linux。该环境中已包含Python 3.7.3及NumPy 1.15.1。在ARM设备上可以直接运行Python程序,并且可以成功导入NumPy库。
  • gphoto所需
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    本文介绍了进行gphoto项目交叉编译时所需准备的文件和环境配置,帮助开发者顺利完成跨平台编译工作。 在IT领域尤其是嵌入式系统与Linux开发过程中,交叉编译是一项关键的技术能力。本段落旨在全面解析gphoto2的交叉编译流程及其相关文件,帮助开发者掌握并成功地在其支持的不同架构设备上构建及运行该软件。 gphoto2是一个开源且跨平台的数码相机库,它允许用户访问和控制各种类型的数码相机,包括拍摄照片、下载图片以及获取元数据等功能。该项目不仅包含gphoto2库本身,还涉及linexif(用于处理EXIF信息)与popt(命令行选项解析库)两个核心依赖组件。 以gphoto2-2.5.27版本为例进行说明。此特定版本包含了源代码、文档及示例程序等资源。为了执行交叉编译操作,开发者需要确保其开发环境已经配置了适当的交叉编译工具链,比如arm-linux-gnueabi-gcc,该工具链能够使用户在x86架构的主机上生成适用于ARM架构的目标代码。 linexif是一个专注于处理图像元数据(特别是Exchangeable Image File Format, EXIF信息)的库。EXIF包含了照片拍摄时间、地点及相机设置等详细参数。对于gphoto2而言,linexif至关重要,因为它使得程序能够读取并操作这些元数据,从而实现更丰富的功能。 popt则是一个小型但功能强大的命令行选项解析库,简化了编写接受命令行输入的程序的过程。在gphoto2中,它被用来解析用户通过命令行给出的各种参数,并据此控制软件的行为。 交叉编译gphoto2的具体步骤如下: 1. 环境配置:确保安装并设置了正确的交叉编译工具链及环境变量(如CC、CXX和AR等),指向相应的交叉编译器。 2. 获取源代码:从官方网站或Git仓库下载包含gphoto2-2.5.27版本的源码,以及linexif与popt的相关文件。 3. 预处理配置:对获取到的源代码进行必要的预处理工作。一般使用`.configure --host=目标体系结构`命令执行此步骤,如指定为`--host=arm-linux`。 4. 编译过程:运行make命令启动编译流程。如果linexif和popt未包含在gphoto2原始文件中,则需先行单独编译这两个库后,再进行主程序的编译工作。 5. 安装部署:通过执行make install命令将生成的目标代码与相关资源安装至指定目录,通常为交叉编译目标系统的路径。 6. 功能测试:在实际设备上运行构建完成后的gphoto2应用程序,并验证其能否正常连接和控制相机功能。 掌握上述步骤后,开发者能够有效地利用gphoto2软件库来增强嵌入式设备(如树莓派或自定义Linux板卡)的摄影能力。深入理解并实践这些技术将有助于满足特定需求,提升设备多媒体处理性能。
  • SELinux
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    SELinux(安全增强型Linux)交叉编译是指在一种体系结构的机器上生成另一种体系结构的目标代码的过程,用于为嵌入式设备或不同架构服务器构建SELinux环境。 交叉编译SELinux及其依赖的库(lib)是一项复杂的任务,需要仔细规划和准备。首先确保你已经安装了必要的工具链,并且理解目标平台的需求。接下来,根据具体项目需求调整配置选项以适应不同的硬件架构或操作系统版本差异。 在实际操作中可能会遇到各种问题,比如编译错误、链接失败等,解决这些问题通常需要对SELinux的内部机制和相关库的工作原理有深入的理解。此外,在处理跨平台兼容性时要特别注意细节上的区别,确保生成的目标代码可以在目标平台上顺利运行。 总之,成功完成交叉编译不仅能够帮助开发者更高效地管理多平台项目开发流程,还能提高软件产品的适应性和灵活性。
  • 华为HI3559A-opencv-ffmpeg扩展库指南.docx
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    本文档提供了针对华为HI3559A芯片的OpenCV和FFmpeg扩展库的详细交叉编译指导,涵盖环境搭建、配置及编译流程,旨在帮助开发者高效利用该硬件平台进行多媒体应用开发。 解决交叉编译过程中OpenCV无法正确加载FFmpeg视频库的问题可以通过以下步骤实现:首先,需要单独编译好FFmpeg的动态库;然后对OpenCV中的FFmpeg测试进行编译验证;接着在CMake-GUI配置选项中添加相应的链接库和路径。通过这些操作可以解决OpenCV交叉编译时检测到FFmpeg为NO的问题。此外,还提供了一种加载contrib模块的方法。
  • Qt5.6
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    本教程详细介绍如何在Qt 5.6环境下进行交叉编译,涵盖设置开发环境、配置编译选项及解决常见问题等内容。 使用arm-cortexa9-linux-gnueabihf-4.9.3-20160512编译工具链交叉编译了QT 5.6版本,源码文件为qt-everywhere-opensource-src-5.6.0.tar.xz。
  • Linux环境下Opencv4.5.5
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    本简介提供关于在Linux环境中进行OpenCV 4.5.5库的交叉编译过程及生成的文件概览,旨在帮助开发者理解和应用此编译结果。 在Linux环境下使用OpenCV 4.5.5进行交叉编译以生成适用于ARM架构的文件,并将整个项目迁移到Ubuntu系统上运行的具体步骤可以参考相关博客文章中的指导内容。该过程详细介绍了如何配置环境、准备必要的工具链以及执行具体的编译命令,确保最终得到能够在嵌入式设备中使用的OpenCV库和程序。
  • DWG
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    DWG交叉编译库是一款专为开发人员设计的工具包,它允许开发者在一种架构上编译适用于另一种架构的DWG文件处理程序,极大地方便了跨平台软件开发。 我一直想解析CAD文件的dwg格式,在网上找到了libdwg的源码,并在Ubuntu上使用交叉编译工具将它编译生成了动态库和静态库文件,其中也包含dwg头文件。我把这些头文件添加到自己的项目中,并在我的.proz配置文件里链接上了相应的库:LIBS += -L/路径 -ldwg,在M287核心板上测试成功,希望这对你有所帮助。
  • VS2015(VC14)下OpenCV4.0
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    本简介介绍如何在Visual Studio 2015环境下配置并构建OpenCV 4.0版本的库文件,适用于需要使用该特定环境进行开发的研究者和开发者。 本资源为开发人员提供了一个重要工具,特别是那些使用Visual Studio 2015(简称VS2015)并希望在项目中集成OpenCV 4.0库的开发者们。作为一款强大的开源计算机视觉库,OpenCV广泛应用于图像处理、机器学习及各类计算机视觉任务。 本资源提供了64位系统的Release和Debug版本的“vs2015(vc14)编译好的opencv4.0库”,用户无需自行编译即可在VS2015中迅速开始开发工作。 下面,我们深入了解OpenCV 4.0。与之前版本相比,它经过了精心设计并进行了优化,带来了许多新特性及改进: 1. **模块化重构**:通过模块化的重新组织结构,用户可以根据需要选择加载特定的模块,从而减少库文件大小,并提高运行效率。 2. **DNN模块增强**:深度神经网络(DNN)功能得到了显著提升,支持更多的模型和框架如TensorFlow、Caffe及ONNX等,使得进行深度学习任务变得更加容易。 3. **新算法与功能**:4.0版本新增了多种图像处理算法,包括优化的边缘检测Canny算法以及用于图像分析的新工具或特性。 4. **Python和Java接口改进**:OpenCV 4.0提升了对这两种高级语言的支持,使其更易于使用,并增强了兼容性。 接下来是关于VS2015 (vc14)的信息。这是微软提供的集成开发环境(IDE),主要用于C++应用程序的创建与调试工作。VC14指的是Visual C++ 2015使用的编译器版本,它支持最新的C++标准如C++11和C++14,并提供了更好的性能以及新编程特性。 此资源中包含的64位Release和Debug库文件旨在满足不同的开发需求:Release版经过优化用于最终产品部署;而Debug版则为调试阶段使用,方便开发者定位及修复代码中的错误。 使用该库的过程大致如下: 1. **解压文件**:将`opencv_400_vs2015`压缩包解压至指定目录。 2. **配置环境变量**:在系统环境中添加OpenCV库的路径,以便程序可以找到所需的库文件。 3. **设置项目配置**:在VS2015中打开或创建一个C++项目,并根据需要调整链接器和包含目录指向解压后的OpenCV头文件及库的位置。 4. **编写代码**:将必要的头文件添加到源代码中,然后调用OpenCV函数执行图像处理或其他计算机视觉操作。 此“vs2015(vc14)编译好的opencv4.0库”大大简化了在VS2015中使用OpenCV 4.0的过程。这使得开发者可以更加专注于项目逻辑的实现,而无需花费大量时间于库文件的编译工作上。无论是初学者还是经验丰富的开发人员,这个资源都能帮助他们更高效地利用OpenCV进行计算机视觉应用的开发。