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ARM鲁班猫LubanCat-RK3588上Ubuntu20.04源码编译安装OpenCV

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简介：
本教程详细介绍在ARM架构的鲁班猫RK3588开发板上搭建Ubuntu 20.04环境，并从源代码编译和安装OpenCV库的过程。 本段落将深入探讨如何在基于ARM架构的鲁班猫LubanCat-RK3588设备上安装Ubuntu 20.04操作系统，并进行OpenCV 4.7.0源码编译与安装。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习的重要工具，支持多种编程语言如C++、Python等。对于嵌入式设备，尤其是ARM架构的设备来说，从源代码进行编译是获取最佳性能和硬件兼容性的常见方法。 首先，请确保你的LubanCat-RK3588设备已经成功安装了Ubuntu 20.04，并更新系统及安装基本开发工具GCC、Git和CMake： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install build-essential git cmake ``` 接下来，需要为OpenCV的编译与运行安装必要的依赖项。这些包括numpy、libjpeg、libpng、libtiff等库以及GStreamer相关组件： ```bash sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libavcodec-dev libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler sudo apt-get install libgstreamer-plugins-base1.0-dev gstreamer1.0-plugins-base-apps libgstreamer-plugins-bad1.0-dev gstreamer1.0-plugins-bad libgstreamer-plugins-good1.0-dev gstreamer1.0-plugins-good libgstreamer-plugins-ugly1.0-dev gstreamer1.0-plugins-ugly libgstreamer1.0-dev ``` 为了支持Python接口，还需要安装Python开发包和NumPy： ```bash sudo apt-get install python3-dev python3-numpy ``` 接下来从OpenCV官方GitHub仓库克隆源代码： ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 进入源码目录并配置CMake，确保添加了`opencv_contrib`模块： ```bash cd opencv mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -D WITH_CUDA=OFF -D WITH_CUDNN=OFF -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D WITH_QT=OFF -D WITH_GTK=OFF -D WITH_OPENGL=ON .. ``` 根据需求调整上述CMake参数。例如，如果设备支持CUDA，则可以开启`WITH_CUDA`和`WITH_CUDNN`选项。完成配置后开始编译： ```bash make -j$(nproc) sudo make install sudo ldconfig ``` 该过程可能需要一段时间，因为OpenCV是一个大型项目。一旦编译完成，请通过以下命令测试安装是否成功： ```bash cd ~/opencv/samples/cpp g++ test.cpp -o test `pkg-config --cflags --libs opencv4` ./test ``` 这里`test.cpp`是你创建的一个简单示例程序，用于测试OpenCV功能。 若想在Python环境中使用OpenCV，则需要更新Python的路径： ```bash echo export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python3.8/dist-packages:$PYTHONPATH >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 以上步骤详细介绍了如何在鲁班猫LubanCat-RK3588设备上基于Ubuntu 20.04操作系统源码编译安装OpenCV 4.7.0的过程。通过这种方法，你可以充分利用硬件资源为计算机视觉应用提供高性能支持。

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  • ARM鲁班猫LubanCat-RK3588上Ubuntu20.04源码编译安装OpenCV
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    本教程详细介绍在ARM架构的鲁班猫RK3588开发板上搭建Ubuntu 20.04环境，并从源代码编译和安装OpenCV库的过程。 本段落将深入探讨如何在基于ARM架构的鲁班猫LubanCat-RK3588设备上安装Ubuntu 20.04操作系统，并进行OpenCV 4.7.0源码编译与安装。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习的重要工具，支持多种编程语言如C++、Python等。对于嵌入式设备，尤其是ARM架构的设备来说，从源代码进行编译是获取最佳性能和硬件兼容性的常见方法。 首先，请确保你的LubanCat-RK3588设备已经成功安装了Ubuntu 20.04，并更新系统及安装基本开发工具GCC、Git和CMake： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install build-essential git cmake ``` 接下来，需要为OpenCV的编译与运行安装必要的依赖项。这些包括numpy、libjpeg、libpng、libtiff等库以及GStreamer相关组件： ```bash sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libavcodec-dev libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler sudo apt-get install libgstreamer-plugins-base1.0-dev gstreamer1.0-plugins-base-apps libgstreamer-plugins-bad1.0-dev gstreamer1.0-plugins-bad libgstreamer-plugins-good1.0-dev gstreamer1.0-plugins-good libgstreamer-plugins-ugly1.0-dev gstreamer1.0-plugins-ugly libgstreamer1.0-dev ``` 为了支持Python接口，还需要安装Python开发包和NumPy： ```bash sudo apt-get install python3-dev python3-numpy ``` 接下来从OpenCV官方GitHub仓库克隆源代码： ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 进入源码目录并配置CMake，确保添加了`opencv_contrib`模块： ```bash cd opencv mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -D WITH_CUDA=OFF -D WITH_CUDNN=OFF -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D WITH_QT=OFF -D WITH_GTK=OFF -D WITH_OPENGL=ON .. ``` 根据需求调整上述CMake参数。例如，如果设备支持CUDA，则可以开启`WITH_CUDA`和`WITH_CUDNN`选项。完成配置后开始编译： ```bash make -j$(nproc) sudo make install sudo ldconfig ``` 该过程可能需要一段时间，因为OpenCV是一个大型项目。一旦编译完成，请通过以下命令测试安装是否成功： ```bash cd ~/opencv/samples/cpp g++ test.cpp -o test `pkg-config --cflags --libs opencv4` ./test ``` 这里`test.cpp`是你创建的一个简单示例程序，用于测试OpenCV功能。 若想在Python环境中使用OpenCV，则需要更新Python的路径： ```bash echo export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python3.8/dist-packages:$PYTHONPATH >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 以上步骤详细介绍了如何在鲁班猫LubanCat-RK3588设备上基于Ubuntu 20.04操作系统源码编译安装OpenCV 4.7.0的过程。通过这种方法，你可以充分利用硬件资源为计算机视觉应用提供高性能支持。
     
  • 在Ubuntu 20.04下使用ARM鲁班猫LubanCat RK3588源码编译安装Qt5.12.5
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu 20.04操作系统上，针对ARM架构的鲁班猫RK3588开发板从源代码编译并安装Qt5.12.5版本的过程与配置方法。 在ARM鲁班猫lubanCat RK3588上使用Ubuntu20.04系统源码编译安装Qt5.12.5的步骤如下：首先确保已正确设置开发环境，包括必要的依赖项；接着从官方渠道下载Qt 5.12.5的源代码包并解压到合适的位置；然后根据Qt文档配置合适的CMake参数进行构建和安装。注意在编译过程中可能出现特定硬件平台相关的警告或错误，需要查阅相关技术论坛及文档解决这些问题。
     
  • FRR在Ubuntu20.04下的源码编译与安装指南.pdf
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    本PDF文档详尽介绍了如何在Ubuntu 20.04操作系统下进行FRR（Flooded Router Routing）软件的源代码编译及安装，适用于网络管理员和开发者参考学习。 在 Ubuntu 20.04 上编译安装 FRR 的过程被详细记录下来了。FRR 是一个开源的路由器套件，提供了诸如路由选择、路由反射及协议等功能。开始之前需要更新系统源以确保获取最新软件包，命令为 `apt update` 和 `apt upgrade -y`。 接下来要安装一系列依赖项：`git`, `autoconf`, `automake`, `libtool`, `make`, `libreadline-dev`, `texinfo`, `pkg-config`, `libpam0g-dev`, `libjson-c-dev`, `bison`, `flex`, `libc-ares-dev`, `python3-dev`,`python3-sphinx` ,`install-info` ，`build-essential`，`libsnmp-dev`,`perl`,`libcap-dev`,`python2` 和 `libelf-dev`. 安装这些依赖项后还需要安装 `cmake` 和 `libpcre2-dev`. 然后通过 git 克隆 FRR 的源码，并切换到 v2.0.0 版本。创建一个 build 目录并使用 cmake 生成 Makefile，最后用 make 和 make install 命令编译和安装 FRR。 在开始编译前要添加 FRR 用户及组以便其能正确运行。同时还需要 `protobuf-c-compiler` 和 `libprotobuf-c-dev` 来支持 FRR 的编译工作。 完成编译后，需要进行配置参数的设置：包括配置文件掩码、日志文件掩码、SNMP 代理和多路径路由等。最后使用 make install 命令来安装 FRR。 该资源详细介绍了在 Ubuntu 20.04 上从更新系统源到最终完成FRR编译及安装的所有步骤，涵盖依赖项的安装以及配置参数设置等内容。
     
  • 在Windows上安装ARM交叉编译工具GCC 4.9.4
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    本教程详细介绍如何在Windows操作系统中搭建用于ARM架构开发的GCC 4.9.4交叉编译环境，适合嵌入式系统开发者学习参考。 在Windows下安装arm编译器gcc-linaro-4.9.4-2017.01-i686-mingw32_arm-linux-gnueabihf.tar.xz的方法如下：首先，使用7zip工具将下载的压缩包解压至D:\gcc目录。接着，在系统环境变量中添加路径D:\gcc\bin到PATH变量中。这样就完成了编译器的安装配置工作。
     
  • 树莓派3B+上安装和编译OpenCV完整版
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    本教程详细介绍在树莓派3B+上从零开始搭建OpenCV开发环境的过程，包括系统安装、依赖库配置及源码编译等步骤。 源码编译安装OpenCV较为复杂且耗时较长。安装完成后，可以使用多种编程语言进行开发，具有较高的灵活性和全面性。本段落档将指导在树莓派3B+平台上通过源码编译方式安装Python版本的OpenCV以及包含opencv_contrib模块的完整版OpenCV，并提供Python和C++两种语言的测试程序示例。
     
  • 在ARM下编译的OpenCV库
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    本项目专注于在ARM架构设备上构建OpenCV库的方法与技巧，旨在为嵌入式系统和移动设备提供强大的计算机视觉支持。 在嵌入式系统领域特别是涉及人工智能和计算机视觉的应用场景下，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个至关重要的工具。它提供了丰富的函数与算法以处理图像及视频数据，并支持实时的图像分析、识别以及复杂的机器学习任务。在ARM架构硬件上运行OpenCV可以充分利用其低功耗和高性能的特点，适用于各种移动设备和嵌入式平台。 编译适合于基于ARM处理器系统的OpenCV库是一个关键步骤。这个过程确保了不同架构的处理器能够获得最佳性能与效率所需的指令集及优化。一般而言，在ARM平台上进行OpenCV编译需要遵循以下步骤： 1. **环境准备**：保证你拥有一个适当的交叉编译环境，包括用于在x86或x86_64主机上为ARM目标平台构建代码的交叉编译工具链（如arm-linux-gnueabi-gcc）。 2. **获取OpenCV源码**：从官方网站下载最新版本的OpenCV源代码，并将其解压以获得包含所有必要文件的目录。 3. **配置编译**：使用CMake工具来设置编译过程。你需要指定目标架构、安装路径、依赖库路径等参数，例如： ``` cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=pathtotoolchain_file.cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DWITH_CUDA=OFF -DWITH_OPENGL=ON -DWITH_EIGEN=ON -DWITH_FFMPEG=ON -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=pathtoopencv_contribmodules -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=pathtoinstallationpath pathtoopencv-source-code ``` 其中，`toolchain_file.cmake`是你为ARM平台定义的交叉编译配置文件。 4. **编译和安装**：完成上述设置后执行`make`命令进行编译，并使用`make install`将生成的库文件安装到指定位置。 5. **优化与裁剪**：为了适应嵌入式硬件资源限制，你可能需要对OpenCV的一些模块或功能进行裁剪或者开启特定优化选项，如启用NEON指令集支持以提升性能。 6. **测试验证**：编译完成后编写简单的测试程序来检查库的功能是否正常，并确认所有依赖项都已正确链接以及OpenCV的核心功能可以正常使用。 标签中的“人工智能”和“计算机视觉”强调了OpenCV在这些领域的应用。它不仅涵盖了多种机器学习算法（如SVM、决策树等），还提供了深度学习框架接口（例如TensorFlow和DNN模块）以支持图像分类、物体检测及人脸识别等功能。 “嵌入式硬件”的标签表明，除了桌面系统之外，OpenCV还能广泛应用于各种小型设备上，比如无人机、机器人以及智能相机。这些设备通常运行在资源有限的环境中，因此ARM下的OpenCV编译优化显得尤为重要；它能够帮助开发者实现高效且轻量级的应用程序。 压缩包文件名“opencvlib”可能包含静态库或动态库文件（如.a或.so），以及相关的头文件——这些都是开发人员用于链接OpenCV并创建自己的计算机视觉应用程序的重要组成部分。
     
  • OpenCV的交叉编译安装包
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    本资源提供针对特定硬件平台或操作系统的OpenCV库的交叉编译版本安装包，便于开发者在不同环境中进行软件开发与测试。 boostdesc_bgm.iboostdesc_bgm_bi.iboostdesc_bgm_hd.iboostdesc_binboost_064.iboostdesc_binboost_128.iboostdesc_binboost_256.iboostdesc_lbgm.ivgg_generated_48.ivgg_generated_64.ivgg_generated_80.ivgg_generated_120.iface_landmark_model.dat
     
  • ARM架构下Nginx的编译与安装
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    本教程详细介绍在基于ARM架构的系统上从源码编译和安装Nginx的过程及注意事项，适合开发者学习参考。 在IT领域特别是服务器配置与优化过程中，ARM架构及Nginx扮演着重要角色。ARM架构广泛应用于嵌入式设备、移动设备以及高性能计算中，并以低功耗高效能著称；而Nginx则是一款性能卓越的HTTP和反向代理服务器，在并发处理能力和稳定性方面有广泛应用。 本段落将详细介绍在基于ARM架构系统上编译安装Nginx的过程，这对于希望在其嵌入式设备或ARM服务器上运行高性能Web服务的人来说至关重要。首先确保你的ARM系统已经安装了必要的编译工具及依赖库，如GCC、Make等；对于Debian或者Ubuntu用户来说，可通过如下命令完成安装： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential libpcre3-dev zlib1g-dev openssl ``` 接下来下载Nginx源代码。你可以从官方网站获取最新版本的源码包，并通过以下命令进行解压和配置： ```bash wget http://nginx.org/download/nginx-.tar.gz tar -zxvf nginx-.tar.gz cd nginx- ./configure --prefix=/usr/local/nginx --with-http_stub_status_module --with-http_ssl_module --with-pcre --with-zlib --with-openssl --host=arm-linux-gnueabihf ``` 注意，`--host`参数指定了交叉编译的目标平台，在这里使用的是针对ARMv7架构的软浮点版本。配置完成后通过运行： ```bash make sudo make install ``` 进行编译和安装操作。 完成上述步骤后，Nginx的主要可执行文件将位于 `/usr/local/nginx/sbin/nginx` 目录下，并可以通过命令 `sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx` 启动服务。为了实现开机自启动功能，则需要创建一个启动脚本并将其添加到系统的初始化服务中。 通过以上操作，在ARM架构系统上成功编译安装了Nginx，接下来可以根据实际需求配置不同的网站服务器块或利用反向代理和负载均衡来优化网络流量，并定期关注安全更新以确保稳定性和安全性。