opencv2.4.9在Hi3531开发板上移植
海康威视采集卡结合opencv使用（两种方法）-转
海康威视采集卡结合opencv使⽤（两种⽅法）-转（注：第⼀种⽅法是我的原创 ^_^。
第⼆种⽅法是从⽹上学习的。
）第⼀种⽅法：利⽤板卡的API： GetJpegImage 得到 Jpeg 格式的图像数据，然后⽤opencv⾥的⼀个函数进⾏解码，得到IplImage对象。
（我很郁闷海康威视采集卡为什么不直接提供RGB图像数据，⽽是提供了⼀个Jpeg数据给⽤户。
）libjpeg库就是专门处理 jpeg 格式的图像数据的，包括解码缩jpeg 格式的图像等。
opencv的库依赖于libjpeg库。
我看了libjpeg库的源代码，然后⼜看了opencv ⾥ cvLoadImage这部分的源代码，发现opencv已经封装好了⼀个图像解码器： cvImageDecoder.⽽且opencv的API 还提供了⼀个解码内存中的图像数据的函数：CVAPI(IplImage*) cvDecodeImage( const CvMat* buf, int iscolor CV_DEFAULT(CV_LOAD_IMAGE_COLOR));先⽣成CvMat*，然后直接调⽤ cvDecodeImage 即可，以下是部分源代码：1void testCardAPI()2 {3 HANDLE channelHandle ;4 DWORD nport;56//initialize the card78 SetDefaultVideoStandard(StandardPAL); //returns 0 if error910//返回通道个数11int nChannels = InitDSPs();1213if( nChannels > 0 )14 {151617//try to open any Channel18for(int i =0 ; i < GetTotalChannels() ; i++)19 {20 channelHandle = ChannelOpen( i );21if( (unsigned int)channelHandle != 0xFFFFFFFF )22 {23//此处有疑问，nport 不知道是什么24 nport = i ;25break;26 }27 }2829//system("pause");3031// 如果 open channel 成功32if( (unsigned int)channelHandle != 0xFFFFFFFF )33 {34//注册画图回调函数35//RegisterDrawFun();3637 SetOverlayColorKey( RGB(10,10,10) );383940//设置视频预览模式: overlay41int supportOverlayFlag = SetPreviewOverlayMode( true );4243if( supportOverlayFlag != 0 )44 {45//不⽀持 overlay, 就报错46 }4748//CWnd wnd;49//wnd.m_hwnd;5051// StartVideoPreview( channelHandle, wnd.GetSafeHwnd() ,52 UCHAR imageBuf[704 * 576 * 2];53 DWORD Size = 704 * 576* 2;54 DWORD hSize=704 * 576* 2;55 UCHAR *imageBuffer=new UCHAR[hSize];56 cvNamedWindow("image",0);57while(1)58 {59 GetJpegImage(channelHandle, imageBuf, &Size, 50);6061 CvMat mat = cvMat(704,576,CV_8UC1, imageBuf);6263 IplImage *pIplImage = cvDecodeImage( &mat, 1 );6465//memcpy(imageBuffer,imageBuf,Size);66//IplImage *pIplImage=cvCreateImage(cvSize(704,576),8,1);67if(pIplImage)68 {69//memcpy(pIplImage->imageData,imageBuf,Size);70 cvShowImage("image",pIplImage);71 cvReleaseImage(&pIplImage);72 }73if(cvWaitKey(100)==27)74break;75 }767778 }79 }80 }第⼀种⽅法运⾏起来有点慢，可能是解压图⽚数据要耗时间罢。
opencv的移植到arm开发板的步骤
Opencv移植到开发板的过程在移植opencv前，先要安装几个库：build-essential、manpages-dev、pkg-config、zlib、libpng、libjpeg、libz、libttf。
一、环境：系统：Ubuntu 9.10（内核2.6.31）目标板：sbc6045（系统：Qtopia，内核：2.6.30）交叉编译器：arm-none-linux-gnueabi-gcc二、准备：1、安装依赖库：sudo apt-get install build-essential manpages-dev pkg-config2、安装zlib库，这个是后面库的编译基础。
zlib-1.2.3.tar.gz在/root/opencv目录下# cd /root/opencv# tar -xvzf zlib-1.2.3.tar.gz由于zlib 库的configure 脚本不支持交叉编译选项，只好自己动用了，手动临时把gcc 修改成指向我们的交叉编译器arm-none-linux-gnueabi-gcc# cd /usr/bin# mv gcc gcc_back# ln -s /usr/local/arm/arm-2007q1/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc ./gcc修改完成后回到/root/opencv/zlib-1.2.3 目录下#./configure --prefix=/usr/local/arm/arm-2007q1/arm-none-linux-gnueabi --shared注意：这里配置指向/usr/local/arm/arm-2007q1/arm-none-linux-gnueabi目录，会自动安装在/usr/local/arm/arm-2007q1/arm-none-linux-gnueabi/ [include,lib] 目录下，千万不要装错目录了，不然后面会找不到这个库的# make# make install安装完后检查一下目录/usr/local/arm/arm-2007q1/arm-none-linux-gnueabi/ [include,lib] ，假如include 中没有zlib.h 之类的头文件，lib 中没有libz.so.1.2.3 ，那就自己手动拷到这些目录下去，记着拷的时候把所有的*.h 都需要拷过去，在拷库的时候用cp –a libz.* /…./lib 就行，要用上–a 选项记着把刚才改过的gcc 再改回去，不然后面会出错的！！！！！（一定记得改）# cd /usr/bin# mv gcc_back gcc3、安装libpng库，这个是用来显示libpng图形的，MiniGUI里很多图都是libpng的，如果没有这个库，你的MiniGUI将无法正常工作，切记切记！libpng-1.2.18 .tar.gz在/root/opencv目录下# cd /root/opencv# tar -xvzf libpng-1.2.18 .tar.gz# cd libpng-1.2.18注意这边的配置：①使用交叉编译器②安装目录③—host 指定软将运行平台，不然终端也会提示说叫你使用—host 参数的。
在HI3531上移植和运行QT4.8.6
在HI3531上移植和运行QT4.8.61、前言：近段有点时间，想把QT移植到HI3531上，在网上查找了很多资料，但都不是很全面，有些有问题也没有得到很好的体现。
2、环境：PC：ubuntu10.04HI3531交叉工具链：arm-hisiv100nptl-linux-QT版本：qt4.8.6（Qt libraries 4.8.6 for embedded Linux (230 MB)QT-Creator版本：qt-creator-linux-x86-opensource-2.4.1.bin3、交叉编译：1)进入qt-everywhere-opensource-src-4.8.6/mkspecs/qws目录,新建linux-hisi3531nptl-g++目录，复制linux-arm-g++目录下的所有文件到linux-hisi3531nptl-g++cp –a linux-arm-g++/* linux-hisi3531nptl-g++2）进入linux-hisi3531nptl-g++,修改文件qmake.conf# modifications to g++.confQMAKE_CC = arm-hisiv100nptl-linux-gccQMAKE_CXX = arm-hisiv100nptl-linux-g++QMAKE_LINK = arm-hisiv100nptl-linux-g++QMAKE_LINK_SHLIB = arm-hisiv100nptl-linux-g++# modifications to linux.confQMAKE_AR = arm-hisiv100nptl-linux-ar cqsQMAKE_OBJCOPY = arm-hisiv100nptl-linux-objcopyQMAKE_STRIP = arm-hisiv100nptl-linux-strip3）打开文件qplatformdefs.h增加#undef O_CLOEXEC此处主要为解决：编译过程中找不到accept4函数问题4）安装X11库sudo apt-get install libX11-dev libXext-dev libXtst-dev5）返回源码目录qt-everywhere-opensource-src-4.8.6进行配置./configure --prefix=/opt/qt4.8.6 -opensource -confirm-license -qt-sql-sqlite -qt-gfx-linuxfb -plugin-sql-sqlit -no-qt3support -no-phonon -no-svg -no-webkit -no-javascript-jit -no-script -no-scripttools -no-declarative -no-declarative-debug -qt-zlib -no-gif -qt-libtiff -qt-libpng -no-libmng -qt-libjpeg -no-rpath -no-pch -no-3dnow -no-avx -no-neon -no-openssl -no-nis -no-cups -no-dbus -embedded arm -platform linux-g++ -xplatform qws/linux-hisi3531nptl-g++ -little-endian -qt-freetype -no-opengl -no-glib-nomake demos -nomake examples -nomake docs -nomake tools其中：--prefix=/opt/qte4.8.6 为交叉编译目标安装目录-xplatform qws/linux-hisi3531nptl-g++指定编译器及平台配置信息5）make6）make install4、PC编译：1)重新解压qt-everywhere-opensource-src-4.8.6.tar.gz，进行PC编译2)./ configure3)make4)make install5、安装QT开发环境1）sudo ./qt-creator-opensource-linux-x86-2.4.1.run2）下一步直到安装完成3）在应用程序，就可以看到QT Creator6、配置开发环境1）从PC的QT安装目录中拷贝如下文件到交叉编译目录cp /usr/local/Trolltech/Qt-4.8.6/bin/qml* /opt/qt4.8.6/bin/2)打开QT Creator3)打开工具-选项-QT版本4）打开添加按键，添加交叉编译的qmake5)进入工具链，打开添加按键，选择GCCE，在编译器路经选择arm-hisiv100nptl-linux-g++的路经到些就可以编译QT下自带的例子chip了，但这时在HI3531上还是不能显示的。
Hi3512 Demo单板用户指南
1 概述1.1 Hi3512 Demo 单板简介Hi3512 Demo 单板是针对海思Hi3512V100 媒体处理芯片开发的参考设计单板，在给客户展示芯片的强大多媒体处理功能和完善接口的同时，更为客户提供Hi3512V100 芯片的硬件参考设计，使客户不需修改或者只需要简单修改参考设计的模块电路，就可以完成同步产品开发；参考设计单板同时支持Hi3512 芯片的SDK 开发、应用软件的开发和运行、芯片验证等目的。
Hi3512 Demo 单板通过串口和网口线与开发PC 连接，作为一个基本开发系统使用，或实现更完全的开发系统或演示环境，此时连接如下设备或部件：电视机或监视器视频源（如模拟摄像头）音频源及音箱USB OTG 从/主设备SATA 硬盘、SD Card 等存储设备红外遥控器USB Wifi无线网卡、3G上网卡鼠标报警输入输出设备Hi3512 Demo 单板最多支持外接4 路CVBS 信号和音频信号，经过Hi3512 Demo单板编码后，将码流传到网络上或存储在本地SATA 硬盘；也可以自行解码后显示。
1.2 Hi3512 Demo 单板功能特性Hi3512 Demo 单板具有以下功能特性：支持4 路CVBS 输入，H264 Main Profile @ Level 3 视频编解码，最大编码能力为D1@60fps 或CIF@240fps支持1 路CVBS 输出支持1 路RJ45 网络接口、支持10M/100M bit/s 和全双工或半双工模式支持1 路立体声或MIC 输入、1 路立体声输出支持1 路USB 2.0 OTG支持1 路USB 1.1 设备支持2 路RS232 标准串口，1200～115200bit/s 波特率；1 路RS485 接口支持IR 红外接收接口支持4路报警输入和2路报警输出(带继电器)支持SD/MMC卡支持实时时钟存储器参数如表1-1 所示。
表1-1 存储器参数表存储器 数据位宽 频率 容量 DDR2 SDRAM 32/16 bit 144M 256MB Nor Flash 8bit - 16MB 以上功能的实现状态以版本发布时的信息为准。
minigui移植到hi3531
miniGUI3.0.12移植到Hi3531分类：linux2013-04-22 10:01 412人阅读评论(1) 收藏举报minigui hi3531miniGUI3.0.12移植到Hi3531之前一直在用miniGUI2.0的版本，看到现在miniGui3.0 GPL开源了，所以下载来移植到Hi3531平台上，下面阿来详细将这个移植过程记录如下：一、移植资源包：下载miniGUI3.0.12组件简单介绍一下各个库：freetype：字体qvfb2和gvfb:：虚拟显存，主要用在pc机上做仿真jpegsrc：显示jpeg图像时要用到的库libpng：显示png图像时要用到的库zlib：PNG压缩算法libminigui：minigui3.0.12的核心库minigui-res：minigui3.0.12资源文件，包括字体、图标、位图等mg-samples：minigui3.0.12例子程序minigui3.0.12可选组件： libmg3d（3D支持）、libmgi（提供输入接口）、libmgp（提供打印机接口的支持）、libmgplus（2D矢量图支持和图像加速）、libmgutils（提供一些常用对话框的模板），可以根据自己的需要来使用。
在这里我只安装了freetype，zlib,，jpegsrc,，libpng，libmgplus以及res，主库，和sample。
这里提示下，下面操作的安装目录是：/opt/hisi-linux-nptl/arm-hisiv100-linux/arm-hisiv100-linux-uclibcgnueabi 这里你自己选择合适的安装目录就可以了。
二、编译zlib库编译配置脚本：1.[root@localhost]CC=arm-hisiv100nptl-linux-gcc \2.CXX=arm-hisiv100nptl-linux-g++ \3.LD=arm-hisiv100nptl-linux-ld \4.AS=arm-hisiv100nptl-linux-as \5.AR=arm-hisiv100nptl-linux-ar \6. ./configure \7.--prefix=/opt/hisi-linux-nptl/arm-hisiv100-linux/arm-hisiv100-linux-uclibcgnueabi \8. --shared9.[root@localhost] make10.[root@localhost] make install三、编译png库编译配置脚本：1.[root@localhost]CC=arm-hisiv100nptl-linux-gcc \2.CXX=arm-hisiv100nptl-linux-g++ \3.LD=arm-hisiv100nptl-linux-ld \4.AS=arm-hisiv100nptl-linux-as \5.AR=arm-hisiv100nptl-linux-ar \6. ./configure \7.--prefix=/opt/hisi-linux-nptl/arm-hisiv100-linux/arm-hisiv100-linux-uclibcgnueabi \8.--build=i386-linux \9.--host=arm-hisiv100nptl-linux \10.--target=arm-hisiv100nptl-linux \11.[root@localhost] make12.[root@localhost] make install注意;如果编译时报错提示zlib库没有安装的，解决方法：在编译之前(我是在configure之前)，手动指定一下参数：1.export CFLAGS="-I/opt/hisi-linux-nptl/arm-hisiv100-linux/arm-hisiv100-linux-uclibcgnueabi/include"2.export LDFLAGS="-L/opt/hisi-linux-nptl/arm-hisiv100-linux/arm-hisiv100-linux-uclibcgnueabi/lib"四、编译jpeg库编译配置脚本：1.[root@localhost]CC=arm-hisiv100nptl-linux-gcc \2.CXX=arm-hisiv100nptl-linux-g++ \3.LD=arm-hisiv100nptl-linux-ld \4.AS=arm-hisiv100nptl-linux-as \5.AR=arm-hisiv100nptl-linux-ar \6. ./configure \7.--prefix=/opt/hisi-linux-nptl/arm-hisiv100-linux/arm-hisiv100-linux-uclibcgnueabi \8.--build=i386-linux \9.--host=arm-hisiv100nptl-linux \10.--target=arm-hisiv100nptl-linux \11. --enable-shared \12.[root@localhost] make13.[root@localhost] make install五、编译freetype库编译配置脚本：1.[root@localhost]./configure \2.--host=arm-hisiv100nptl-linux \3.--prefix=/opt/hisi-linux-nptl/arm-hisiv100-linux/arm-hisiv100-linux-uclibcgnueabi \4. --enable-static \运行配置脚本后，修改：1.[root@localhost] vim config.cache2.# 修改如下行3.ac_cv_path_LD=${ac_cv_path_LD=arm-linux-gnu-ld}4.ac_cv_prog_CC=${ac_cv_prog_CC=arm-linux-gnu-gcc}5.ac_cv_prog_CPP=${ac_cv_prog_CPP='arm-linux-gnu-gcc -E'}6.#重新配置，再运行一次配置脚本7.#修改Makefile文件，以跳过编译test目录。
【OpenCV入门教程之一】OpenCV 2.4.8或OpenCV 2.4.9 +VS2010 开发环境配置
【OpenCV入门教程之一】安装OpenCV：OpenCV 2.4.8或OpenCV 2.4.9 +VS 开发环境配置分类：【OpenCV】2014-02-24 11:12 37827人阅读评论(172) 收藏举报opencvvs2010c++目录(?)[+]本系列文章由@浅墨_毛星云出品，转载请注明出处。
文章链接： /poem_qianmo/article/details/19809337作者：毛星云（浅墨）微博：/u/1723155442邮箱：happylifemxy@知乎：/people/mao-xing-yun写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2.4.8（2014年4月28更新2.4.9的配置。
2014年6月11日第5次修订本文完毕）OpenCV2.4.9和2.4.8的配置几乎一样，唯一的区别在下文中的第五步，链接库的配置，把对应的248改成249即可。
因为读研期间的研究方向是图像处理，所以浅墨这段时间闭门研究了很多OpenCV和图像处理相关的知识与内容。
眼看自己积累到一定的程度了，于是决定开始开设这个OpenCV 系列专栏，总结自己所学，也分享知识给大家。
好了，这篇文章作为OpenCV的启程篇，自然少不了先系统地介绍OpenCV开发环境的配置。
浅墨前后经历过OpenCV 2.4.6，OpenCV 2.4.7，OpenCV 2.4.8这三个版本的配置，有时候还要涉及到三个版本之间的转换，所以还是对OpenCV的配置有一定的理解的，希望自己的一点拙见能帮到大家。
还是先放出待会儿的测试用图：那么，开始吧。
1.下载和安装OpenCV SDKVS2010不用说，肯定都安装了吧。
来说说当前最新的OpenCV版本2.4.8（2014年2月24日），2.4.9 （2014年4月）的下载和安装。
与其说是安装，不如叫解压更加合适，因为我们下载的exe安装文件就是一个自解压程序而已。
在官网：/上找到OpenCV windows版下载下来。
Hi3531／Hi3532 U-boot 移植应用 开发指南
文档版本 00B10 (2012-05-15)
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Hi3531/Hi3532 U-boot 移植应用 开发指南
插图目录
插图目录
图 4-1 RealView Debugger 窗口 ........................................................................................................................... 9 图 4-2 Connetct to Target 窗口 ............................................................................................................................ 10 图 4-3 Choose RealView-ICE .............................................................................................................................. 11 图 4-4 RealView Debugger 信息提示框 ............................................................................................................. 12 图 4-5 RealView Debugger 信息提示框 2 .......................................................................................................... 13 图 4-6 Connect to A9 ........................................................................................................................................... 14
OpenCV安装与移植
OpenCV的Ubuntu安装和Smart210_ARM开发板移植软硬件环境：宿主机：Ubuntu 10.04 32bit开发板：友善之臂Smart210OpenCV：2.4.10其他：cmake version 2.8.0arm-linux-g++ 4.5.1 / arm-linux-gcc 4.5.1查看Ubuntu版本号的指令为：sudo lsb_release –a，效果如下图1：图1：查看ubuntu的版本号1.Opencv2.4.10在Ubuntu上安装●首先安装必要的软件库安装GCC：sudo apt-get install build-essential安装Cmake：sudo apt-get install cmake安装Git（可选）：sudo apt-get install git安装GTK开发版：sudo apt-get install libgtk2.0-dev安装pkg-config：sudo apt-get install pkg-config安装Python：sudo apt-get install python3.2-dev安装Numpy：sudo apt-get install python-numpy安装媒体包：sudo apt-get install ffmpeg安装可选媒体包：sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev●在OpenCV官网下载源码包：/●在/home/brodon/Documents文件夹下解压缩后，命令行输入cmake-gui，配置opencv的x86版本。
具体的操作见图2，注意在安装中，放弃了ffmpeg，OpenGL 库的支持。
cmake完成后进入opencv-x86文件夹，输入make 和make install安装。
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opencv2.4.9下载不用说了。
Ubuntu12.04虚拟机安装的+arm-hisiv200-linux交叉编译器+cmake-gui（2.8.7）
参考：/luotuo44/article/details/8958990
/s/blog_92942dba0101d1wj.html
一、建立编译环境配置
进入opencv-2.4.9目录建立release-hisiv200目录存放编译过程中文件。
#cd opencv-2.4.9
#mkdir release-hisiv200
#cd release-hisiv200
打开cmake-gui，进行博客中的配置：#cmake-gui
在configure时选择CMAKE_SYSTEM_NAME:arm-hisiv200-linux
C:选择/opt/hisi-linux/x86-arm/arm-hisiv200-linux/target/bin/arm-hisiv200-linux-gcc
C++:选择/opt/hisi-linux/x86-arm/arm-hisiv200-linux/target/bin/arm-hisiv200-linux-g++ 修改安装目录：CMAKE_INSTALL_PREFIX:/opt/2.4.9-arm-hisiv200
进行编译：make
二、出现问题：
1、/usr/lib/libImath.so: could not read symbols: File in wrong format
collect2: ld returned 1 exit status
make[2]: *** [lib/libopencv_highgui.so] 错误1
make[1]: *** [modules/highgui/CMakeFiles/opencv_highgui.dir/all] 错误2
make: *** [all] 错误2
主要opencv编译OPENEXR时要用到libImath.so，所有我就把那个取消了，然后编译就没出现过这个问题。
蓝色的部分不要选，还有下面这个也别选：
蓝色的部分不要选，还有下面这个也别选：
接在make：
2、Linking CXX executable ../../bin/opencv_test_calib3d
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `pthread_key_create'
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `pthread_getspecific'
../../lib/libopencv_ts.so: undefined reference to `pthread_key_delete'
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `pthread_once'
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `clock_gettime'
../../lib/libopencv_core.so: undefined reference to `pthread_setspecific'
collect2: ld returned 1 exit status
make[2]: *** [bin/opencv_test_calib3d] Error 1
make[1]: *** [modules/calib3d/CMakeFiles/opencv_test_calib3d.dir/all] Error 2
make: *** [all] Error 2
解决方案：修改release-hisiv200目录下的CMakeCache.txt，CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS原来为空，加上-lpthread -lrt，如下图：
3、../../lib/libopencv_ocl.so:undefined reference to 'dlopen'
取消掉上面两个复选框。
接在编译。
完成。
三、安装opencv库
#make install
在/opt/2.4.9-arm-hisiv200/目录下生成相应目录：
四、配置编译环境
如果没有安装pkgconfig则进行安装
参考/luotuo44/article/details/24836901
在/opt/2.4.9-arm-hisiv200/目录下建立pkgconfig目录，进入目录建立hisiv200-opencv.pc文件#gedit hisiv200-opencv.pc
输入图中的内容。
编辑库连接配置文件
加入下面图中一行
配置PKG_CONFIG_PATH
#gedit /etc/bash.bashrc
最后一行加入上图PKG_CONFIG_PATH配置。
#source /etc/bash.bashrc
五、编译测试程序
测试程序picLike.cpp内容为：
问题：
将opencv库文件拷贝到
/opt/hisi-linux/x86-arm/arm-hisiv200-linux/target/lib目录下
重新编译，问题解决。
六、在Hi3531上进行测试
1、因为hi3531空间不足，挂载程序运行。
#
2、配置环境变量
3、进入可执行程序目录执行程序
4、解决问题：从../../lib/libopencv_core.so建立了../../lib目录拷贝opencv库文件到此目录下，运行程序出现错误：Segmentation fault
5、将程序拷贝到相对于本来opencv库目录相对的目录下。
执行程序：
问题解决。