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Qt在aarch64-linux-gnu环境下成功交叉编译并在Zynq UltraScale+ MPSoC上运行

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简介：
本项目展示了如何在aarch64-linux-gnu环境中对Qt进行有效的交叉编译，并成功地将其部署和运行于Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC平台，为嵌入式系统开发提供了宝贵的经验和技术支持。 Qt交叉编译后在aarch64-linux-gnu环境下成功运行于Zynq UltraScale+MPSoC上。整个过程详细记录了每一步的验证步骤，包括Qt编译后的文件、最终工程源码以及解决过程中遇到的各种不常见错误。此外，还添加了一个软键盘，并解决了其背景全黑及中英文显示问题。最后展示了在板子上运行的Qt界面效果。

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  • Qt在aarch64-linux-gnu环境下成功交叉编译并在Zynq UltraScale+ MPSoC上运行
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    本项目展示了如何在aarch64-linux-gnu环境中对Qt进行有效的交叉编译，并成功地将其部署和运行于Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC平台，为嵌入式系统开发提供了宝贵的经验和技术支持。 Qt交叉编译后在aarch64-linux-gnu环境下成功运行于Zynq UltraScale+MPSoC上。整个过程详细记录了每一步的验证步骤，包括Qt编译后的文件、最终工程源码以及解决过程中遇到的各种不常见错误。此外，还添加了一个软键盘，并解决了其背景全黑及中英文显示问题。最后展示了在板子上运行的Qt界面效果。
     
  • Qt 5.9.9 在 aarch64-linux-gnu 工具链下交叉编译，目标运行于 Zynq UltraScale+ MPSoC 的文件
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    该文件提供了在aarch64-linux-gnu工具链环境下，对Qt 5.9.9进行交叉编译的详细步骤和配置说明，适用于Zynq UltraScale+ MPSoC平台。 该文件是使用-linux-gnu-交叉编译后的qt-everywhere-opensource-src-5.9.9.tar安装包，可以直接下载到ZynqMP上运行，无需重新编译源码。它包含了各种交叉库以及linuxfb、minimal、offscreen和vnc等插件。项目中使用的硬件平台是Zu9EG，在该平台上可以运行Qt程序，并且显示器为触摸屏。将文件下载至板子后，解压到/opt目录下，解压后的大小约为240MB，因此需要有足够的空间存储。我们使用的是具有256G容量的NVME SSD作为项目中的存储设备。
     
  • aarch64-linux-gnu环境下OpenCV4.5.5的交叉编译库
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    本项目提供了在aarch64-linux-gnu环境下针对ARM架构进行OpenCV4.5.5交叉编译后的静态和动态库文件，适用于嵌入式Linux开发。 OpenCV 4.5.5 在 aarch64-linux-gnu 环境下的交叉编译库已包含头文件和动态库。其中的动态库中包含了软链接，方便开发者直接引入使用，无需再次进行编译。
     
  • Ubuntu 20.04 + Qt 5.12.12 + aarch64-linux-gnu 交叉编译环境搭建详解
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    本文详细介绍在Ubuntu 20.04环境下配置Qt 5.12.12及aarch64-linux-gnu交叉编译工具链的全过程，适用于嵌入式系统开发。 在Ubuntu 20.04上搭建Qt5.12.12的交叉编译环境（针对aarch64架构Linux系统）是一个复杂但必要的过程。本段落详细记录了整个设置流程，包括安装所需的库，并确保在整个过程中没有出现任何错误。 首先，在纯净的Ubuntu 20.04环境中添加aarch64-linux-gnu交叉编译器是第一步。从petalinux2018.3中提取该编译器并将其复制到opt目录下。然后，编辑/etc/profile文件，添加以下环境变量： ```bash export CROSS_COMPILE=/opt/aarch64-linux-gnu/bin/aarch64-linux-gnu- export PATH=$PATH:/opt/aarch64-linux-gnu/bin export SYSROOT=/opt/aarch64-linux-gnu/ ``` 执行“source /etc/profile”使更改生效，随后重启系统。通过在终端输入“aarch64-linux-gnu-gcc -v”，检查是否正确设置了交叉编译器。 接下来是Qt5.12.12的配置步骤。下载并解压qt-everywhere-src-5.12.12到主目录，并进入qtbase/mkspecs/linux-aarch64-gnu-g++目录，修改qmake.conf文件以适应目标平台信息和调整C++编译器路径。关键设置包括将QT_QPA_DEFAULT_PLATFORM设为eglfs。 安装必要的依赖库是下一步，这可能涉及使用“sudo apt-get install”命令来获取开发工具、图形库、音视频支持和Qt相关包等。 在配置Qt源码之前，需要通过执行“sudo chmod 777 configure”赋予configure文件全权限。然后运行以下命令： ```bash ./configure -prefix /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/qt5 -xplatform linux-aarch64-gnu-g++ -opensource -confirm-license -nomake tests -nomake examples -no-opengl ``` 这里，-prefix指定了安装位置，-xplatform定义了目标平台，并且使用-nomake选项跳过测试和示例的编译过程。 完成配置后，“make”命令用于进行编译。之后通过“sudo make install”来安装生成的库文件。 综上所述，在Ubuntu 20.04中创建Qt5.12.12交叉编译环境，需要设置好交叉编译器、修改源码中的qmake.conf以及确保所有必需的依赖都已正确安装。这个过程保证了在aarch64架构Linux系统上的Qt应用能够与主机保持一致，并适用于那些需在ARM设备上运行此类应用的开发者。
     
  • 在Ubuntu 18.04上为aarch64-linux-gnu平台交叉编译Nginx 1.18.0源代码
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu 18.04操作系统下配置环境并为aarch64架构的Linux系统交叉编译Nginx 1.18.0版本，适用于需要针对ARM平台进行软件开发和优化的用户。 在Ubuntu 18.04环境下使用aarch64-linux-gnu交叉编译Nginx 1.18.0源码以支持H265编码的RTMP推流和HTTP-FLV拉流，适用于安防、直播等领域的音视频传输工作。
     
  • Linux环境下交叉编译ADB
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    在Linux环境中进行Android Debug Bridge (ADB) 的交叉编译，适用于非本机架构的目标设备。此过程涉及设置正确的编译工具链和配置选项以生成兼容目标硬件的ADB二进制文件。 资源包括Android 4.2.2的ADB源码及其依赖库的源码。首先进入openssl/crypto目录，修改makefile中的CROSS_COMPILE变量以适应自己的编译环境，然后执行make命令生成libCrypto.a文件。接着回到adb根目录，同样需要调整makefile中的相关配置项，最后再次运行make命令即可得到所需的ADB程序。
     
  • 在Linux环境下编译和运行C程序
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    本教程详细介绍了如何在Linux操作系统中设置开发环境，并通过具体步骤讲解了从编写、编译到运行C语言程序的过程。 在Linux下编译并运行C/C++程序的流程包括环境设定、使用编译命令以及编写Makefile等内容。首先需要安装必要的开发工具，如GCC（GNU Compiler Collection），用于支持C或C++语言的代码编译与链接操作；其次，在完成源文件编写后，通过g++ -o 可执行文件名 源码文件名等指令进行程序编译，并使用make命令配合Makefile实现自动化构建流程。
     
  • 在Linux下进行ONVIF的交叉编译
    优质
    本教程详细介绍如何在Linux环境下配置和执行ONVIF协议栈的交叉编译过程，适用于需要针对ARM等嵌入式设备开发的开发者。 在进行ONVIF编译及交叉编译时，使用的OpenSSL版本需要与原编译环境中的系统SSL库版本一致。
     
  • Linux环境下Opencv4.5.5交叉编译生成的文件
    优质
    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。
     
  • 在Windows环境下成功配置并编译DCNV4
    优质
    本教程详细介绍了如何在Windows操作系统中顺利设置和构建DCNV4的过程，涵盖必备软件安装、环境变量配置及常见问题解决策略。 在Windows环境下成功编译了dcnv4环境，支持直接使用yolov5、yolov7、yolov8、yolov9和yolov10模型。可以下载包含详细信息的txt文件。