OpenCV 2.4.9 for ARM开发环境配置指南

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简介：该标题指向一个特定版本的OpenCV库，专为基于ARM架构的处理器优化。OpenCV是一个功能丰富的开源计算机视觉库。此版本是针对Ubuntu 12.04操作系统，通过arm-none-linux-gnueabi交叉编译工具链构建的。介绍涉及交叉编译的定义，以及如何将OpenCV库部署到ARM设备上，包括复制库文件到目标设备的路径中。此外，概述了OpenCV 2.4.9版本中包含的功能和如何利用预编译库文件简化开发过程。

1. OpenCV库简介

OpenCV，即Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。自2000年由英特尔公司发起以来，OpenCV已经成为计算机视觉领域最流行的库之一。OpenCV的设计理念是提供简单易用的API，让研究人员和开发人员能够快速实现各种视觉算法。

1.1 OpenCV的主要特点

OpenCV的诸多特点使其在行业和学术界广受欢迎：

• 跨平台：OpenCV支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Mac OS、Android和iOS。
• 性能高效：库中包含大量优化的图像处理和计算机视觉函数，可以高效利用CPU和GPU资源。
• 多语言支持：虽然以C++为主，但也支持C、Python、Java等多种编程语言。

1.2 OpenCV的应用范围

OpenCV的应用范围极为广泛，从简单的图像处理到复杂的机器视觉和深度学习任务都能找到它的身影。例如：

• 图像和视频分析：包括人脸识别、图像分割、特征点检测等。
• 物体识别与跟踪：实现实时物体检测和追踪的算法。
• 增强现实：在视频流中叠加计算机生成的图像。
• 3D重建：通过图像来构建三维模型。

OpenCV的普及度以及其全面的功能集使得它成为了计算机视觉领域不可或缺的工具。接下来，我们将深入探讨OpenCV库的具体使用方法和高级特性。

2. ARM架构的计算机视觉应用

2.1 ARM架构概述

2.1.1 ARM架构的发展历程

ARM架构的起源可以追溯到20世纪80年代，当时Acorn Computers公司开发了一款用于个人电脑的处理器，后来在1990年与Apple Computer和VLSI Technology合作，基于这款处理器成立了ARM Holdings公司，并专注于设计低功耗、高性能的处理器核心。

ARM架构的处理器以其低功耗、高性能的特点迅速在移动设备市场占据了一席之地。随着时间的发展，ARM逐渐演变成了一个由众多公司支持的开放标准，形成了广泛的生态系统，包括基于ARM架构的应用处理器、微控制器、系统级芯片(SoC)等。

2.1.2 ARM在计算机视觉领域的应用现状

随着机器学习和深度学习技术的发展，计算机视觉任务的处理需求不断提高，而ARM架构在移动和嵌入式设备上的广泛部署，使其成为执行这些任务的理想平台。越来越多的计算机视觉应用被开发，以便在ARM架构的设备上运行。

ARM设备，如智能手机、智能相机、无人机等，已经被广泛用于人脸识别、物体检测、场景理解等计算机视觉任务。这些设备利用ARM处理器的高效能和低功耗特性，实现了在边缘计算环境下对数据进行实时处理和响应。

2.2 ARM设备的性能分析

2.2.1 ARM处理器的性能特点

ARM处理器由于其独特的架构设计，拥有以下几个核心的性能特点：

• 低功耗：ARM处理器专为移动和便携设备设计，拥有优化的电源管理和能源效率。
• 高效的指令集：ARM的精简指令集（RISC）能够提供较高的指令执行效率。
• 多核处理能力：现代ARM处理器通常包含多个处理核心，以提高多任务处理能力。
• 可配置性：ARM架构允许厂商根据需求定制处理器的配置，包括缓存大小、内核数等。

2.2.2 对比x86架构的优劣势分析

ARM与x86架构在性能、功耗和应用领域上存在一定的对比：

• 性能：x86处理器通常具有更高的时钟频率和更强的浮点计算能力，适合执行密集型任务。
• 功耗：ARM处理器的低功耗优势使其在电池驱动的设备中更为流行。
• 应用领域：x86架构多用于桌面和服务器市场，而ARM架构则在移动和嵌入式领域占主导地位。

2.3 计算机视觉在ARM设备中的应用案例

2.3.1 移动端智能相机应用

ARM处理器的强大性能和高效能使得智能手机和智能相机能够运行复杂的计算机视觉算法。例如，智能相机应用利用ARM设备的图像识别技术，可以自动识别场景和主体，进行实时图像优化、背景虚化、主体追踪等功能。此外，这些设备还能够执行实时的图像增强，例如HDR（高动态范围）合成，为用户提供更加美观的照片。

2.3.2 嵌入式系统中的图像识别技术

嵌入式系统中的图像识别技术能够实现实时的人体检测、物体识别和跟踪等任务。这些技术被广泛应用于智能交通系统、安全监控、工业自动化等领域。ARM设备在这些场景中的应用，让原本只能在大型计算机上执行的任务，得以在低成本的嵌入式设备上实现。

在嵌入式系统中，ARM处理器通过并行处理单元（如NEON技术）和优化的图像处理算法，可以处理高分辨率视频流，执行复杂的图像分析和理解任务，例如实时行人检测和速度估计，这对于提高监控系统的效率和准确性具有重大意义。

以上讨论了ARM架构的计算机视觉应用以及性能特点，并提供了实际应用案例。在下一章节中，我们将深入探讨Ubuntu 12.04系统上的交叉编译过程，了解如何在这一环境下编译适用于ARM架构的软件。

3. Ubuntu 12.04系统上的交叉编译过程

交叉编译是将程序编译成可在不同于编译时所用的机器上运行的代码的过程。这种技术在嵌入式系统开发中非常常见，特别是在资源受限的设备上运行高级应用程序如OpenCV。在本章节中，我们将详细介绍在Ubuntu 12.04系统上进行交叉编译的过程，包括环境搭建、OpenCV库交叉编译以及交叉编译后库文件的测试与验证。

3.1 交叉编译环境的搭建

搭建交叉编译环境是进行交叉编译的前提条件，这包括安装必要的工具和库文件，以及配置交叉编译环境的详细步骤。

3.1.1 安装必要的工具和库文件

为了进行交叉编译，首先需要在Ubuntu系统上安装一系列的工具和依赖库。以下是安装步骤：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabi
sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabi
sudo apt-get install libtool
sudo apt-get install autoconf
sudo apt-get install automake
sudo apt-get install cmake

3.1.2 配置交叉编译环境的步骤

在安装了必要的工具之后，需要配置交叉编译环境以确保编译器可以正确地找到所有的工具链和库文件。这通常涉及到设置环境变量，例如：

export CROSS_COMPILE=arm-linux-gnueabi-
export PATH=$PATH:<交叉编译工具链的安装路径>/bin

还需要安装交叉编译版本的库文件，例如glib、glibc等。通常，这些库文件可以从Ubuntu的ports或者针对ARM优化的Linux发行版中获得。

3.2 交叉编译OpenCV库

成功搭建交叉编译环境后，下一步是交叉编译OpenCV库，确保选择合适的交叉编译工具链，并合理配置编译参数。

3.2.1 选择合适的交叉编译工具链

选择交叉编译工具链非常关键，它必须与目标ARM设备的处理器架构和操作系统兼容。一个常见的选择是使用arm-linux-gnueabi工具链，它适用于许多ARM Linux设备。

3.2.2 OpenCV库的编译参数配置

配置OpenCV编译参数通常通过cmake实现，确保指定了交叉编译工具链：

cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<交叉编译工具链文件> \
      -DWITH_IPP=OFF \
      -DWITH_FFMPEG=OFF \
      -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
      -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=<安装路径> \
      ..

3.2.3 编译过程和可能出现的问题

编译过程本身通常可以通过以下命令实现：

make
make install

在这个过程中，可能会出现各种问题，如依赖库缺失、编译器配置错误等。解决这些问题通常需要仔细阅读错误信息，并针对问题进行修复。比如，如果系统找不到某个依赖库，可能需要手动指定库文件的安装路径。

3.3 交叉编译后的测试与验证

交叉编译后，需要对编译出的库文件进行测试和验证，以确保它们能在ARM设备上正常工作。

3.3.1 测试编译出的OpenCV库的功能

测试可以通过编写简单的OpenCV程序并编译运行来完成：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main() {
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
    if(img.empty()) {
        printf("无法读取图片\n");
        return -1;
    }
    imshow("测试窗口", img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

3.3.2 验证库文件在ARM设备上的兼容性

验证兼容性通常涉及到将编译好的程序和库文件传输到ARM设备上，并尝试运行。例如：

scp -r <编译好的程序和库文件路径> <ARM设备用户名>@<ARM设备IP地址>:<目标路径>
ssh <ARM设备用户名>@<ARM设备IP地址>
<ARM设备路径>/运行程序

如果程序能够正常运行并显示出正确的结果，那么就说明交叉编译的OpenCV库文件已经成功配置在ARM设备上了。

通过以上步骤，你已经搭建了交叉编译环境，交叉编译了OpenCV库，并进行了测试和验证。这为开发ARM平台上的计算机视觉应用打下了坚实的基础。

4. arm-none-linux-gnueabi交叉编译器的作用

4.1 交叉编译器基本概念

4.1.1 什么是交叉编译器

交叉编译器是一种编译器，它能在一种计算机架构下生成另一种架构的可执行代码。这种工具对于嵌入式系统开发尤为重要，因为嵌入式设备通常没有足够的资源来运行标准编译器或进行复杂的编译过程。交叉编译器可以在性能更高的主机系统上运行，编译出适用于资源受限的目标系统的代码。例如，arm-none-linux-gnueabi是针对ARM架构的Linux环境的交叉编译器，能在x86架构的主机上编译适用于ARM设备的Linux二进制文件。

4.1.2 交叉编译器与常规编译器的区别

交叉编译器与常规编译器的主要区别在于目标架构和编译环境的分离。常规编译器在目标系统上编译代码，生成适用于同一架构的可执行文件。而交叉编译器则在与目标系统架构不同的主机上生成代码，适用于目标系统。在开发嵌入式系统时，由于目标硬件资源有限，无法直接在上面运行编译器或进行开发工作，这时就需要使用交叉编译器。交叉编译器不仅节省了目标系统资源，还提高了开发效率。

4.2 arm-none-linux-gnueabi的特点

4.2.1 支持ARM架构的特性

arm-none-linux-gnueabi交叉编译器专门针对ARM架构进行优化，支持从ARMv4到最新的ARMv8架构的处理器。它能够编译出适用于不同ARM设备的Linux应用程序和库文件。由于ARM架构的特点，比如低功耗和高性能，使得这类交叉编译器在移动设备和智能穿戴设备等领域特别流行。编译出的程序运行效率高，能够充分利用ARM处理器的优势。

4.2.2 针对Linux系统的优化

arm-none-linux-gnueabi交叉编译器对Linux系统提供了深度优化。它了解Linux系统的库和API，能够确保生成的代码能够高效运行，并且具有良好的兼容性。同时，由于该交叉编译器是在Linux环境下开发的，它本身也具备了开源社区提供的最新特性，如针对多核处理器的优化，对ARM架构特有的指令集的利用等。

4.3 交叉编译器在实际开发中的应用

4.3.1 编译ARM平台的可执行文件

使用arm-none-linux-gnueabi交叉编译器可以轻松编译出适合ARM平台的可执行文件。开发者需要根据目标硬件选择正确的编译器和工具链，然后指定相应的架构选项和库链接设置。之后，通过简单的命令就可以生成可在ARM设备上运行的程序。交叉编译器提供的参数选项，比如CPU型号、浮点运算支持、系统库路径等，都可以被用来进一步优化编译过程和生成的二进制文件。

4.3.2 优化ARM设备的程序性能

交叉编译器不仅能够帮助开发者编译出适用于ARM设备的程序，还能在编译过程中进行性能优化。开发者可以通过调整编译器的优化选项来达到程序尺寸和运行速度的优化。例如，可以通过开启不同的编译器优化级别，来平衡程序大小和执行速度，或者利用特定的指令集扩展来提升性能。在实际开发中，通常会使用如 -O2 或 -O3 等编译选项来优化性能。

arm-none-linux-gnueabi-gcc -O2 -march=armv7-a -mtune=cortex-a8 -mfpu=neon -o program program.c

在上述示例代码中， -march=armv7-a 指定了目标架构为ARMv7-A， -mtune=cortex-a8 优化代码以适应Cortex-A8处理器，而 -mfpu=neon 则是利用了ARM处理器的NEON指令集来加速浮点运算。通过这样的编译参数设置，生成的程序不仅能够在目标硬件上运行，而且运行速度也得到了提升。

在本章节中，我们详细了解了arm-none-linux-gnueabi交叉编译器的核心概念及其特点，并探讨了如何在实际开发中利用它来编译适用于ARM平台的程序和优化程序性能。通过这种方式，开发者可以有效开发出既高效又适应硬件特点的软件，满足嵌入式系统开发的需求。

5. OpenCV 2.4.9版本特性和功能

5.1 OpenCV 2.4.9的主要更新

5.1.1 新增模块和功能概览

OpenCV 2.4.9版本引入了若干新的模块和功能，旨在增强计算机视觉处理能力，使其更贴近实时应用需求。新增的模块包括：

• Optical Flow 模块：用于估计图像序列之间的运动场。
• Video stabilization ：引入新的视频稳定算法。
• Non-free module ：提供了对专利算法的访问，比如基于面部特征点检测的算法。

这些新增功能不但丰富了库的应用场景，也推动了技术研究和商业产品的创新。比如，视频稳定技术的引入，使得移动设备拍摄的视频质量得到显著提升，这对于视频内容创作者和消费者都具有重要价值。

5.1.2 与旧版本相比的优势和改进

OpenCV 2.4.9相比旧版本有几个显著的优势和改进：

• 性能优化 ：改进了内部算法和数据结构，使得在相同的硬件条件下，处理速度更快。
• 新API设计 ：提供了新的高级API，简化了应用程序的开发流程。
• 文档和示例 ：增加了更多的文档和示例代码，帮助开发者更快上手。

性能优化是该版本的一个亮点，它使得开发者能够充分利用硬件资源，尤其是在资源受限的ARM设备上。

// 示例代码：使用OpenCV 2.4.9版本中的新API进行图像读取
cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
if (img.empty()) {
    std::cerr << "Error: Image cannot be loaded." << std::endl;
    return -1;
}
// 使用新API简化了图像处理流程
cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2RGB);
// ...后续的图像处理操作

在上述代码中， cv::imread 函数用于读取图像文件，并且直接支持多种参数来控制图像加载行为，展示了新API的简洁性。

5.2 关键模块的功能介绍

5.2.1 图像处理模块的核心功能

OpenCV的图像处理模块是库中最为广泛使用的部分之一，它提供了强大的图像处理功能，包括但不限于：

• Image Filtering ：应用各种滤波器处理图像，如高斯模糊、中值模糊等。
• Histogram Equalization ：图像直方图均衡化增强对比度。
• Thresholding ：阈值操作用于将图像转换为二值图像。

这些功能对于图像预处理尤为重要，为后续的图像分析提供了坚实的基础。

// 示例代码：使用直方图均衡化增强图像对比度
cv::Mat src = cv::imread("lowcontrast.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat dst;
cv::equalizeHist(src, dst);
cv::imshow("Equalized Image", dst);
cv::waitKey(0);

在上述示例中， cv::equalizeHist 函数通过调整图像的直方图来增强对比度，这对于解决低对比度图像的问题非常有效。

5.2.2 视频分析模块的应用场景

视频分析模块使得开发者能够处理视频数据流，包括但不限于：

• Motion Detection ：运动检测，识别视频帧之间发生的变化。
• Object Tracking ：目标跟踪，在视频序列中跟踪目标对象。
• Background Subtraction ：背景减除，用于实时监控系统中检测前景目标。

这些功能在监控、自动驾驶、机器人视觉等应用领域具有广泛的应用。

// 示例代码：使用背景减除方法检测移动对象
cv::Ptr<cv::BackgroundSubtractor> pBackSub = cv::createBackgroundSubtractorMOG2();
cv::Mat fgMask;
pBackSub->apply(frame, fgMask);
// 使用形态学操作改善检测结果
cv::erode(fgMask, fgMask, cv::Mat());
cv::dilate(fgMask, fgMask, cv::Mat());
cv::imshow("FG Mask", fgMask);

在这段代码中， cv::BackgroundSubtractorMOG2 用于背景减除，而后续的形态学操作则用于提升检测结果的准确性。

5.3 OpenCV在高级计算机视觉任务中的应用

5.3.1 目标跟踪和运动分析

OpenCV提供了多种目标跟踪算法，例如：

• MeanShift ：用于跟踪视频中移动的对象。
• CamShift ：一种自适应的均值偏移算法，可用于跟踪物体颜色分布。
• KCF, TLD, MIL, BOOSTING, MEDIANFLOW, MOSSE ：这些跟踪算法可以根据不同需求选择。

在实际应用中，这些跟踪技术能够帮助开发者实现车辆识别、行人跟踪等功能。

// 示例代码：使用KCF跟踪器进行目标跟踪
std::vector<cv::Rect> bbs;
cv::Ptr<cv::Tracker> tracker = cv::TrackerKCF::create();
tracker->init(frame, bbs[0]);
cv::Rect2d bbox;
bool ok = tracker->update(frame, bbox);
if (ok) {
    // 绘制跟踪的矩形框
    cv::rectangle(frame, bbox, cv::Scalar(255,0,0), 2, 1);
}
cv::imshow("Tracking", frame);

5.3.2 特征检测和物体识别技术

特征检测是计算机视觉中识别图像中显著点和区域的过程。OpenCV在这一领域提供了丰富的算法，如：

• SIFT ：尺度不变特征变换，用于检测和描述图像中的局部特征。
• SURF ：加速稳健特征，它比SIFT更快，在光照变化下也表现良好。
• ORB ：一种结合了FAST角点检测和BRIEF描述符的快速二进制特征。

// 示例代码：使用ORB检测关键点和描述符
cv::Ptr<cv::Feature2D> detector = cv::ORB::create();
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
cv::Mat descriptors;
detector->detectAndCompute(grayscale_image, cv::noArray(), keypoints, descriptors);

// 使用关键点绘制
cv::Mat output_image;
cv::drawKeypoints(grayscale_image, keypoints, output_image, cv::Scalar::all(-1), cv::DrawMatchesFlags::DEFAULT);
cv::imshow("ORB Features", output_image);

在上述代码中， cv::drawKeypoints 函数用于在图像上绘制检测到的关键点，这有助于直观地展示检测结果。

在本章中，我们介绍了OpenCV 2.4.9版本的主要更新、关键模块的功能以及其在高级计算机视觉任务中的应用。通过这些内容，我们不仅了解了OpenCV版本升级带来的改变，还获得了如何在实际项目中应用这些功能的深入见解。随着计算机视觉技术的不断演进，OpenCV也在不断更新与优化，为开发者提供了越来越强大的工具集，以应对日益复杂的计算机视觉挑战。

6. 配置OpenCV库文件到ARM设备的过程

6.1 配置前的准备工作

在开始配置OpenCV库文件之前，我们需要做一些准备工作，以确保整个过程顺利进行。首先，我们要了解ARM设备的硬件和操作系统的要求，以保证我们的OpenCV库能够在该设备上正常运行。

6.1.1 确定ARM设备的硬件和操作系统要求

ARM设备的硬件规格，如CPU架构、内存大小、存储空间和图形处理能力，将直接影响OpenCV库的运行效率和可用功能。例如，一些复杂的图像处理功能可能需要特定的硬件加速支持。

操作系统的要求包括版本兼容性、依赖库的可用性以及对特定系统调用的支持。对于大多数ARM设备，推荐的操作系统是基于Linux的发行版，因为它们广泛支持交叉编译的库和工具。

6.1.2 准备OpenCV库文件和依赖项

获取合适的OpenCV库文件是至关重要的步骤。对于ARM设备，通常需要交叉编译版本的OpenCV库。这些库文件通常可以从官方OpenCV仓库或第三方库仓库中获得。除了OpenCV本身，还需要确保所有依赖项都已安装，包括用于处理图像和视频的其他库，如libjpeg、libpng和libtiff等。

一旦获取了OpenCV库文件和依赖项，下一步就是将它们传输到ARM设备上，并进行安装和配置。

6.2 文件的传输和安装

通过网络传输文件是将OpenCV库文件及其依赖项部署到ARM设备上最常见的方式。这里我们展示通过SSH和FTP两种常见方法进行文件传输。

6.2.1 通过SSH或FTP传输文件

使用SSH传输文件

SSH是安全地传输文件到远程设备的首选方法。我们可以使用 scp （secure copy）命令来实现：

scp /path/to/local/file username@remotehost:/path/to/remote/directory

确保SSH服务已在ARM设备上启用并且你拥有访问权限。

使用FTP传输文件

FTP（File Transfer Protocol）是一种用于在网络上进行文件传输的协议。首先，在ARM设备上配置FTP服务器，然后使用FTP客户端来传输文件：

ftp remoteFTPserver

之后，可以使用FTP命令上传文件，例如 put 。

6.2.2 在ARM设备上安装OpenCV库

文件传输到ARM设备后，需要执行安装步骤。这通常涉及到解压缩库文件并将其移动到适当的目录中。在Linux系统上，这可以通过以下命令实现：

tar -xvf opencv_arm_version.tar.gz
sudo cp -r opencv_arm_version /usr/local

确保所有文件和目录都被正确复制到ARM设备上，并且适当的权限已设置。

6.3 运行环境的配置和调试

为了确保OpenCV库能够正确地在ARM设备上运行，需要配置相应的运行环境和进行调试。

6.3.1 设置环境变量和配置文件

在运行OpenCV程序之前，可能需要设置环境变量，如 LD_LIBRARY_PATH ，以确保系统能够找到动态链接库（.so文件）：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv_arm_version/lib:$LD_LIBRARY_PATH

此外，配置文件如 opencv.conf 可能需要根据实际环境进行调整。

6.3.2 测试OpenCV程序在ARM设备上的运行情况

安装完成后，我们需要编写一个简单的OpenCV程序来测试配置是否成功。以下是一个简单的C++程序，用于检查OpenCV是否已经正确配置：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main() {
    Mat img = imread("test.jpg");
    if(img.empty()) {
        std::cout << "无法读取图片" << std::endl;
        return -1;
    }
    imshow("图片", img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

编译并运行上述程序，如果能够正常显示图片，则表示OpenCV库已经正确安装在ARM设备上。

完成测试后，我们可以继续优化和调整我们的配置以提高性能或适应不同的应用场景。在实际部署中，这些步骤可能需要根据具体情况进行多次迭代和优化。

本文还有配套的精品资源，点击获取

简介：该标题指向一个特定版本的OpenCV库，专为基于ARM架构的处理器优化。OpenCV是一个功能丰富的开源计算机视觉库。此版本是针对Ubuntu 12.04操作系统，通过arm-none-linux-gnueabi交叉编译工具链构建的。介绍涉及交叉编译的定义，以及如何将OpenCV库部署到ARM设备上，包括复制库文件到目标设备的路径中。此外，概述了OpenCV 2.4.9版本中包含的功能和如何利用预编译库文件简化开发过程。

本文还有配套的精品资源，点击获取