cocos2d-x windows 7 Android开发环境搭建

本文详细介绍了如何在Windows 7系统上安装并配置Cocos2d-x、JDK、Eclipse、Android SDK、NDK和Cygwin,以实现Android应用开发。包括环境准备、软件安装、配置环境变量、验证安装成功等步骤,最终展示在真机上的Cocos2d-x效果。
准备工作:

1 .下载JDK 7,相对应的下载32位或64位.

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

2.下载Eclipse: http://www.eclipse.org/downloads/

3.下载Android JDK: http://developer.android.com/sdk/index.html

4.下载Android NDK(R8): http://developer.android.com/tools/sdk/ndk/index.html

5.下载Cygwin :http://www.cygwin.com/

 

第一步:安装JDK,这是Eclipse运行的基本条件.

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安装完成后,配置环境变量:

右键电脑属性,点击 “高级系统设置”

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新建环境变量:JAVA_HOME 值为:C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_33

新建环境变量:CLASSPATH 值为:.;%JAVA_HOME%\lib;

在系统变量Path的值的后面加入:%JAVA_HOME%\bin;。

配置好后,验证下是否安装成功,win+R,弹出cmd命令,输入 java -version ,如果出现以下界面说明成功,JDK环境已经配置好。

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第二步:安装eclipse,将下载好的eclipse解压到你的电脑中,直接点击 eclipse 运行.

第三步:安装android sdk,点击installer_r20.0.3-windows运行.

我把程序安装在D:\android下面.

完成后,为了以后使用方便,也配置下环境变量

新建环境变量:ANDROID_SDK 值为:D:\android\platform-tools;D:\android\tools

在系统PATH环境变量种加入:%ANDROID_SDK%

验证下是否成功,cmd中输入 adb -h , 成功后会出现如下界面:

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安装完android sdk后出现 android sdk manager,钩选你需要api,为了下载速度快。

我就钩选android2.3.3和android4.0.3。

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第四步:安装eclipse NDK

启动eclipse," Help" ->"Install New Software" -> "Available Software" -> "Add Repository" –> "Location:"输入

http://dl-ssl.google.com/android/eclipse

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加载完成后钩选以下选项,点击 下一步完成安装。

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安装完成后,重启eclipse

解压android-ndk-r8b-windows.zip到d:\android-ndk-r8b

打开eclipse,在菜单中找到window->preferences,设置NDK的目录为刚解压的目录.

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第五步:安装cygwin

运行刚下载的setup.exe,选择install from internet

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选择保存路径为c:\cygwin。

等待加载安装项载入,选择安装项

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编译NDK,在默认设置下,只需选择Devel(点击列表中Devel,将后面的Default改为Install,图中箭头所示),其它均为默认状态。

(其实NDK需要的不多,主要autoconf2.1、automake1.10、binutils、gcc-core、gcc- , g++、gcc4-core、gcc4-g++、gdb、pcre、pcre-devel、gawk、make )

下载完成时间决定于你选择的安装包数量及网络连接速度。

配置cygwin

在命令行中进入cygwin目录,并执行cygwin.bat,如果你不是用Administrator账号登录的系统,那么会在cygwin\home\文件夹中生成一个以你的登录名命名的新的文件夹。

修改新生成文件夹中的“.bash_profile ”文件,用UE或editplus等文本编辑器打开,在最后增加: (e/android-ndk-r8-windows/android-ndk-r8是安装ndk的路径)

NDK_ROOT=/cygdrive/d/android-ndk-r8

export NDK_ROOT

然后保存关闭。

至此我们便基本搭建完毕cocos2d-x的windows 7 android 环境.

先看下在真机下运行的cocos2d-x效果,是不是很炫,想自己尝试一下了。

下一节将会开始如何在eclipse里编译android c++代码和编译cocos2d-x的android示例代码,以及如何创建cocos2d-x的android项目.

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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