OpenCV-4.2.0与OpenCV-Con trib-4.2.0源码包以及在Ubuntu海思3559环境下进行交叉编译的OpenCV库

简介：
本项目提供OpenCV 4.2.0及OpenCV Contrib 4.2.0源代码，并指导如何在基于Ubuntu的操作系统上，针对海思3559平台执行交叉编译生成适用于该硬件架构的OpenCV库。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台工具包，提供了丰富的图像处理、特征检测及机器学习算法。本项目涉及的是OpenCV 4.2.0及其扩展包opencv_contrib 4.2.0的源码，并在Ubuntu 16.04操作系统上针对海思3559处理器进行了交叉编译。 首先，**OpenCV 4.2.0** 是此版本的主要部分，它提供了图像处理、特征检测和机器学习等核心功能。此外，在这个版本中还引入了一些新特性，如性能优化、新的API接口以及更多预训练模型的支持。例如，DNN（深度神经网络）模块允许用户利用TensorFlow或Caffe框架进行图像识别与分类。 其次，**opencv_contrib 4.2.0** 包含了一系列实验性和非官方支持的功能和算法。虽然这些功能可能尚未完全稳定，但它们提供了许多先进的计算机视觉技术，例如SIFT、SURF等经典特征检测器以及Xfeatures2D模块中的其他算法。 在项目中使用的操作系统是**Ubuntu 16.04**，这是一个基于Debian的Linux发行版，在服务器和开发环境中广泛应用。它提供长期支持，并确保了项目的兼容性和稳定性。 此外，本项目还涉及到了一款特定硬件——海思3559处理器。这款高性能、低功耗芯片由华为海思研发，广泛应用于嵌入式设备与智能硬件中。由于其独特的架构需求，在Ubuntu系统上进行交叉编译是必要的步骤之一。通过这种方法可以创建适用于ARM架构的OpenCV库。 在完成配置环境和设置好交叉编译工具链后，需要修改OpenCV源码中的CMakeLists.txt文件来指定正确的编译器和链接器，并设定目标平台的相关参数。最终使用`cmake`与`make`命令进行编译及链接操作。 生成的**install.zip** 文件通常包含了库文件、头文件以及相关依赖项，便于在海思3559设备上直接安装与使用。一般情况下，这些文件会被复制到如usrlocal或指定库路径下的目标系统目录中。 最后，在利用交叉编译好的OpenCV库后，开发者可以实现在海思3559设备上的多种计算机视觉应用，包括但不限于人脸识别、物体检测和图像分割等任务，并将其应用于智能监控系统、机器人导航或者无人机视觉等领域。此项目为开发人员提供了一套完整的工具集，使他们能在特定硬件上高效地进行计算机视觉项目的开发工作。 综上所述，通过这个项目，开发者可以充分利用OpenCV的强大功能，在海思3559设备中实现高效的计算机视觉应用，并确保代码在目标平台上的性能和兼容性。