QT+OpenCv实现在410c开发板上实现视频目标追踪预研-（四）Opencv环境的安装与配置

在QT+OpenCv实现在410c开发板上实现视频目标追踪预研系列中的第四个部分，我们已经教大家如何在Dragonboard 410c开发板上基于linux环境完成嵌入式ARM QT环境的安装和配置了，并且在DargonBoard 410c上进行了小demo测试。接下来，本节博客将教大家如何在Dragonboard 410c开发板上进一步安装和配置我们的Opencv环境，为后续在Dragoboard410c上实现视频目标跟踪算法提供Opencv库支持。

图1 Dragonboard 410c开发板

具体的安装及配置步骤如下：

1）下载Opencv源码包

这里我们选择的是非常经典的，也是大家常用的Opencv2.4.3版本，具体源码大家可以到opencv官网上进行下载，下载地址如下：

http://opencv.org/downloads.html

2）安装交叉编译工具arm-linux-gcc、g++

这里不再重复，安装方法和前文的QT的安装与配置中的arm-linux-gcc、g++的安装及配置方法相同。

3）安装Cmake工具

Opencv的交叉移植的过程中，少不了Cmake工具，需要利用Cmake工具来生成用于Opencv编译的Makefile文件，这里的话我们在Ubuntu环境下直接用一下命令进行安装：

apt-get install cmake

安装后查看其版本，本文使用的是CMake-gui 2.8.10版本。

如果你的ubuntu下执行apt-get命令安装的是其他版本，可能会出问题，此时，你可以自己手动下载安装包进行安装，下载地址如下：

http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html

安装好后，大家可以用cmake --version 来查看是否安装成功。

4）交叉编译Opencv

首先对下载的Opencv压缩文件进行解压，得到文件夹，然后运行以下命令进行编译配置：

cmake-gui 

通过上述命令可以启动cmake图形化配置，具体的配置步骤如下：

a. 新建一个文件夹和要编译的文件目录

b. cmake-gui启动cmake后，设置具体的source code 路径和build the binarie ，该路径是根据大家新建的目录路径来进行选择，设置好后点击configure按钮。

然后选择unix makefiles和specify options for cross-compiling 两个选项，点击下一步。 Operating System填写arm-inux C Compilers填写/usr/local/arm/4.3.2/bin/arm-linux-gcc C++ Compilers填写/usr/local/arm/4.3.2/bin/arm-linux-g++ 程序库的Target Root填写/usr/local/arm/4.3.2/，然后点击Finish。

最后，修改默认配置，默认安装目录为/usr/local，对于交叉编译的库来说并不合适，所以我把CMAKE_INSTALL_PREFIX变量改为/usr/local/arm/lib/opencv/，完成后点击Generate 生成用于编译Opencv的Makefile文件。

d.得到Makefile文件后，就可以进入到你简历的目标目录下的pencv-arm目录下，运行make进行编译了。

5）安装和复制到开发板

完成编译后运行make install 进行安装，然后将得到库通过ftp或者直接用SD卡复制到dragonboard 410c开发板的lib目录下配置好环境变量，这时候就完成了整个Opencv库的安装和配置。

6）测试

测试我们用的是 http://blog.youkuaiyun.com/noodies/article/details/5798434博客提供的简单的测试程序，通过打开410c开发板上的摄像头来进行测试，测试代码如下：

#include <cv.h>

#include <cxcore.h>

#include <highgui.h>

int main()

{

CvCapture* capture = NULL;

IplImage* frame = NULL;

if( !(capture = cvCaptureFromCAM(-1)))

{

fprintf(stderr, "Can not open camera./n");

return -1;

}

cvNamedWindow("video", 1);

while(frame = cvQueryFrame( capture ) )

{

cvShowImage("video", frame);

}

cvDestroyWindow("video");

cvReleaseCapture(&capture);

return 0;

}

对测试代码进行编译

arm-linux-g++ -I/usr/local/arm/lib/opencv/include/opencv/ -L/usr/local/arm/lib/opencv/lib/ -lcv -lcxcore -lhighgui -lpthread -lrt -o test test.cpp

完成编译后得到可执行文件，复制到410c开发板上运行测试，链接开发板上的HDMI到高清显示器，时候可以看到开发板上的摄像头正常工作。

图2 测试硬件环境