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在 linux 下编译 android 下的 opencv,使用 cmake 的方法(linux编译opencv源码)

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在本文中,您将会了解到关于在linux下编译android下的opencv,使用cmake的方法的新资讯,同时我们还将为您解释linux编译opencv源码的相关在本文中,我们将带你探索在linux下

在本文中,您将会了解到关于在 linux 下编译 android 下的 opencv,使用 cmake 的方法的新资讯,同时我们还将为您解释linux编译opencv源码的相关在本文中,我们将带你探索在 linux 下编译 android 下的 opencv,使用 cmake 的方法的奥秘,分析linux编译opencv源码的特点,并给出一些关于Android NDK CMake 错误:CMake 无法确定目标的链接器语言、Android OpenCV(零):OpenCV Android SDK、Android Studio - CMake Error: CMake was unable to find a build program corresponding to “Ninja”、Centos7 下编译 ramdisk 内核模块 brd.ko 的方法的实用技巧。

本文目录一览:

在 linux 下编译 android 下的 opencv,使用 cmake 的方法(linux编译opencv源码)

在 linux 下编译 android 下的 opencv,使用 cmake 的方法(linux编译opencv源码)

#前一篇帖子实验了 build_sdk.py 来编译 opencv,失败了。
#本篇尝试使用 cmake 来编译
#感谢这篇帖子提供的指导:https://www.cnblogs.com/jojodru/p/10025658.html
#
cd /home/ahfu
#选择 opencv 3.4.6 版本来编译
wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.6.tar.gz
tar -zxvf opencv-3.4.6.tar.gz
wget https://codeload.github.com/opencv/opencv_contrib/tar.gz/3.4.6
tar -zxvf opencv_contrib-3.4.6.tar.gz
#下载 ndk
wget https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r14b-linux-x86_64.zip
unzip android-ndk-r14b-linux-x86_64.zip
export PATH=$PATH:/home/ahfu/android-ndk-r14b
# 注意,我一开始使用了 NDK 版本 android-ndk-r19c-linux-x86_64.zip,结果一堆问题
#下载 ANDROID SDK
wget https://dl.google.com/android/repository/tools_r25.2.5-linux.zip
unzip tools_r25.2.5-linux.zip
export PATH=$PATH:/home/ahfu/
# 注意,一开始我下载了 android sdk 版本 android-sdk_r24.4.1-linux.tgz,有问题

#建立编译目录
cd opencv-3.4.6
mkdir build && cd build
#开始 config
cmake -DCMAKE_BUILD_WITH_INSTALL_RPATH=ON \
-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE="/home/ahfu/opencv-3.4.6/platforms/android/android.toolchain.cmake" \
-DANDROID_NDK="/home/ahfu/android-ndk-r14b" \
-D ANDROID_SDK="/home/ahfu/android_sdk/tools" \
-DANDROID_NATIVE_API_LEVEL=24 \
-DANDROID_ABI="armeabi-v7a" \
-DANDROID_CPP_FEATURES="rtti exceptions" \
-DANDROID_ARM_NEON=TRUE \
-DANDROID_STL=gnustl_static \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="/home/ahfu/opencv_contrib-3.4.6/modules" \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX="/home/ahfu/opencv_3.4.6_install/" \
-D BUILD_opencv_java=OFF \
-D BUILD_ANDROID_PROJECTS=OFF \
-D BUILD_ANDROID_EXAMPLES=OFF \
-D BUILD_DOCS=OFF \
-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D BUILD_opencv_features2d=OFF \
-D BUILD_FAT_JAVA_LIB=OFF \
-D BUILD_opencv_aruco=OFF \
-D BUILD_opencv_calib3d=OFF \
-D WITH_OPENCL=OFF \
-D WITH_CUDA=OFF \
-D WITH_MATLAB=OFF \
../
#或者指定所有组件的选项

cmake -DCMAKE_BUILD_WITH_INSTALL_RPATH=ON \
          -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE="/home/ahfu/opencv-3.4.6/platforms/android/android.toolchain.cmake" \
          -DANDROID_NDK="/home/ahfu/android-ndk-r14b" \
          -DANDROID_NATIVE_API_LEVEL=24 \
          -DANDROID_ABI="armeabi-v7a" \
          -DANDROID_CPP_FEATURES="rtti exceptions" \
          -DANDROID_ARM_NEON=TRUE \
          -DANDROID_STL=gnustl_static \
          -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
          -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="/home/ahfu/opencv_contrib-3.4.6/modules"  \
          -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="/home/ahfu/opencv_3.4.6_install/" \
          -D BUILD_opencv_java=OFF \
          -D BUILD_ANDROID_PROJECTS=OFF \
          -D BUILD_ANDROID_EXAMPLES=OFF \
          -D BUILD_DOCS=OFF \
          -D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
          -D BUILD_TESTS=OFF \          
          -D BUILD_FAT_JAVA_LIB=OFF \      
-D  BUILD_opencv_apps    =ON \
-D  BUILD_opencv_aruco    =ON \
-D  BUILD_opencv_bgsegm   =ON \
-D  BUILD_opencv_bioinspired  =ON \
-D  BUILD_opencv_calib3d   =OFF \
-D  BUILD_opencv_ccalib   =ON \
-D  BUILD_opencv_core    =ON \
-D  BUILD_opencv_datasets   =ON \
-D  BUILD_opencv_dnn    =ON \
-D  BUILD_opencv_dnn_objdetect  =ON \
-D  BUILD_opencv_dpm    =ON \
-D  BUILD_opencv_face    =ON \
-D  BUILD_opencv_features2d  =OFF \
-D  BUILD_opencv_flann    =ON \
-D  BUILD_opencv_fuzzy    =ON \
-D  BUILD_opencv_hfs    =ON \
-D  BUILD_opencv_highgui   =OFF \
-D  BUILD_opencv_img_hash   =ON \
-D  BUILD_opencv_imgcodecs   =ON \
-D  BUILD_opencv_imgproc   =ON \
-D  BUILD_opencv_java_bindings_gen =OFF \
-D  BUILD_opencv_js    =OFF \
-D  BUILD_opencv_line_descriptor =ON \
-D  BUILD_opencv_ml    =ON \
-D  BUILD_opencv_objdetect   =ON \
-D  BUILD_opencv_optflow   =ON \
-D  BUILD_opencv_phase_unwrapping =ON \
-D  BUILD_opencv_photo    =ON \
-D  BUILD_opencv_plot    =ON \
-D  BUILD_opencv_reg  =ON \
-D  BUILD_opencv_rgbd    =ON \
-D  BUILD_opencv_saliency   =ON \
-D  BUILD_opencv_shape    =ON \
-D  BUILD_opencv_stereo   =ON \
-D  BUILD_opencv_stitching  =ON \
-D  BUILD_opencv_structured_light =ON \
-D  BUILD_opencv_superres   =ON \
-D  BUILD_opencv_surface_matching =ON \
-D  BUILD_opencv_text    =ON \
-D  BUILD_opencv_tracking   =ON \
-D  BUILD_opencv_video   =ON \
-D  BUILD_opencv_videoio   =ON \
-D  BUILD_opencv_videostab  =ON \
-D  BUILD_opencv_world   =ON \
-D  BUILD_opencv_xfeatures2d  =OFF \
-D  BUILD_opencv_ximgproc   =ON \
-D  BUILD_opencv_xobjdetect  =ON \
-D  BUILD_opencv_xphoto =ON \
-D  WITH_ARITH_DEC    =ON \
-D  WITH_ARITH_ENC    =ON \
-D  WITH_CAROTENE     =ON \
-D  WITH_CLP      =ON \
-D  WITH_CPUFEATURES    =ON \
-D  WITH_CUDA      =OFF \
-D  WITH_FFMPEG     =ON \
-D  WITH_GDCM      =ON \
-D  WITH_GSTREAMER_0_10   =ON \
-D  WITH_HALIDE     =ON \
-D  WITH_IMGCODEC_HDR    =ON \
-D  WITH_IMGCODEC_PXM    =ON \
-D  WITH_IMGCODEC_SUNRASTER  =ON \
-D  WITH_INF_ENGINE  =ON \
-D  WITH_ITT     =ON \
-D  WITH_JASPER    =ON \
-D  WITH_JPEG     =ON \
-D  WITH_OPENCL    =OFF \
-D  WITH_OPENCL_SVM   =OFF \
-D  WITH_OPENEXR    =ON \
-D  WITH_OPENMP    =ON \
-D  WITH_OPENVX    =ON \
-D  WITH_PNG     =ON \
-D  WITH_PROTOBUF    =ON \
-D  WITH_PTHREADS_PF   =ON \
-D  WITH_QUIRC     =ON \
-D  WITH_TBB     =ON \
-D  WITH_TIFF     =ON \
-D  WITH_WEBP  =ON \
          ../

  


#执行完成后,如果需要进一步配置更多选项,可以执行
ccmake ..
#开始编译
make -j 40
make install

 

下面是我的用于测试的程序:

//jpg2bmp.cpp
#include <stdio.h>
#include <inttypes.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>

#ifndef P
#define P(format, ...) do \
  { \
    printf("%s %s %d " format "\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__, ##__VA_ARGS__); \
    fflush(stdout); \
  } \
  while (0);
#endif

int main(int argc, char* argv[]){
    if (argc<3){
        printf("usage:%s <from> <to>\n", argv[0]);
        return 0;
    }
    cv::Mat image = cv::imread(argv[1], cv::IMREAD_UNCHANGED);
    if (image.empty()){
        P("load pic %s fail", argv[1]);
        return -1;
    }
    cv::Mat bmp;
    cv::cvtColor(image, bmp, cv::COLOR_BGR2GRAY);   
    cv::imwrite(argv[2], bmp);
    P("ok");
    return 1;
}

/*
ndk-build NDK_LOG=1 V=1 NDK_DEBUG=1 NDK_PROJECT_PATH=$(pwd) NDK_APPLICATION_MK=./Application.mk APP_BUILD_SCRIPT=./Android.mk
*/

 

同一目录下用于编译的 Application.mk

APP_STL := gnustl_static
APP_CPPFLAGS := -frtti -fexceptions -std=c++11 -fPIC
#注意:-fPIC一定要加,否则可执行程序在android上执行出现以下错误:
#     Android 5.0 and later only support position-independent executables (-fPIE).

APP_PLATFORM := android-24
# 注意:APP_PLATFORM一定要等于或者高于opencv编译时候的版本
#      否则链接的时候出现大量类似错误  undefined reference to ''rand''
APP_ABI := armeabi-v7a

 

Android.mk 的内容:

include $(CLEAR_VARS)

LOCAL_PATH := ./


LOCAL_C_INCLUDES:=/home/ahfu/opencv_3.4.6_install/sdk/native/jni/include

LOCAL_ARM_NEON := true      
LOCAL_CFLAGS:=-g -pie -fPIC -DANDROID_ARM_NEON=TRUE -DANDROID_TOOLCHAIN=clang
LOCAL_LDLIBS +=  \
  -L"/home/ahfu/opencv_3.4.6_install/sdk/native/staticlibs/armeabi-v7a" -lopencv_core -lopencv_imgcodecs -lopencv_imgproc -lm -lz -landroid -llog \
  -L"/home/ahfu/opencv_3.4.6_install/sdk/native/3rdparty/libs/armeabi-v7a" -ltegra_hal -lcpufeatures -llibpng -llibjpeg-turbo -llibtiff -llibjasper -llibwebp -lIlmImf \
  -lopencv_core -lopencv_imgcodecs -lopencv_imgproc -ltegra_hal \
  -L"/home/ahfu/android-ndk-r14b/sources/cxx-stl/gnu-libstdc++/4.9/libs/armeabi-v7a/" \
  -lgnustl_static -ldl
#注意:链接阶段出现了大量stl链接时候的错误
#     不明原因,但是我强制指定了STL的链接目录,问题解决
#     链接目录:android-ndk-r14b/sources/cxx-stl/gnu-libstdc++/4.9/libs/armeabi-v7a/
#     链接库  -lgnustl_static

LOCAL_MODULE := jpg2bmp

LOCAL_SRC_FILES := jpg2bmp.cpp


LOCAL_LDLIBS +=  -lm -llog
include $(BUILD_EXECUTABLE)

  

使用 ndk-build 命令编译:
ndk-build NDK_LOG=1 V=1 NDK_DEBUG=1 NDK_PROJECT_PATH=$(pwd) NDK_APPLICATION_MK=./Application.mk APP_BUILD_SCRIPT=./Android.mk


#下载到 mac 上,然后再传到 android
sz -y libs/armeabi-v7a/jpg2bmp

 

#以下是 mac 终端
adb push ~/Downloads/jpg2bmp 1.jpg /data/local/tmp
adb shell
   cd /data/local/tmp
   ./jpg2bmp 1.jpg 2.bmp
   exit
adb pull /data/local/tmp/2.bmp ./
open 2.bmp
#看到一张 bmp 格式的灰度图,执行成功

 

 

 

 

  

Android NDK CMake 错误:CMake 无法确定目标的链接器语言

Android NDK CMake 错误:CMake 无法确定目标的链接器语言

如何解决Android NDK CMake 错误:CMake 无法确定目标的链接器语言

我正在尝试在 Android Studio 中使用 Android NDK 为 Android 编译比特币(核心),但我得到一个 CMake Error: CMake can not determine linker language for target: bitcoin。我将 Bitcoin repository 克隆到 app/src/main/cpp/bitcoin。我的 CMakeLists.txt(在 app/src/main/cpp/CMakeLists.txt 中)如下:

  1. cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)
  2. project(bitcoin)
  3. add_library(bitcoin SHARED bitcoin/src/)

我尝试了此论坛中的许多解决方案,包括在项目名称后附加 C CXXCXX、添加 include_directories(bitcoin/src/)、添加 set_target_properties(bitcoin PROPERTIES LINKER_LANGUAGE CXX) 以及这些的各种组合,但错误仍然存​​在。我做错了什么?

Android OpenCV(零):OpenCV Android SDK

Android OpenCV(零):OpenCV Android SDK

OpenCV

OpenCV,全称Open Source Computer VisionLibrary,是基于C/C++编写的,是BSD开源许可的计算机视觉开发框架,其开源协议允许在学术研究与商业应用开发中免费使用它。OpenCV支持Windows、Linux、Mac OS、iOS与Android操作系统上的应用开发。

OpenCV Android SDK

OpenCV Android SDK 是OpenCV针对Android平台提供的开发工具包。Android应用开发一般采用Java或者Kotlin语言进行,而OpenCV主要模块采用C、C++语言编制,因此,我们需要通过JNI技术,实现JAVA或者Kotlin调用OpenCV算法模块的目的。

下载

  • 官网下载地址(https://opencv.org/releases/)
  • 选择OpenCV版本下的Android

SDK概述

SDK目录结构如下:

OpenCV-android-sdk
|_ samples
|_ sdk
|    |_ etc
|    |_ java
|    |_ libcxx_helper
|    |_ native
|          |_ 3rdparty
|          |_ jni
|          |_ libs
|               |_ arm64-v8a
|               |_ armeabi-v7a
|               |_ x86
|               |_ x86_64
|          |_ staticlibs
|               |_ arm64-v8a
|               |_ armeabi-v7a
|               |_ x86
|               |_ x86_64
|
|_ LICENSE
|_ README.android
目录 文件
samples OpenCV运行案例
sdk OpenCV API以及依赖库
sdk/etc Haar和LBP级联分类器
sdk/java OpenCV Java API
sdk/libcxx_helper bring libc++_shared.so into packages
sdk/native OpenCV 静态库、动态库以及JNI文件

英文详细介绍(https://opencv.org/android/)。其实官方的这些介绍并不详细,很多资料随着版本的迭代已过时,意义不大,唯一阅读性高且具有指导意义的应该就是库内的代码与注释了。

开发环境

  • Android Studio 3.5.3 & Android SDK

  • Android NDK 20.1.5948944

  • CMake 3.10.2

  • OpenCV Android SDK 4.2.0

Hello OpenCV Android Sample

  • Open Project
  • 选择OpenCV-android-sdk目录下的samples目录
  • 待编译结束后运行face-detection

Face Detection运行结果

Hello OpenCV Android SDK

  • New Project
  • Import Module…
  • 选择OpenCV-android-sdk目录下的sdk目录,修改或者不修改module的名称
  • 添加app程序对sdk module的依赖
  • 期间可能会遇到一些问题,可能是NDK版本问题,可能是API LEVEL问题,也可能是build tools的问题,对应的稍作处理即可。

示例工程

https://github.com/onlyloveyd/LearningAndroidOpenCV

onlyloveyd 博客专家 发布了158 篇原创文章 · 获赞 263 · 访问量 32万+ 他的留言板 关注

Android Studio - CMake Error: CMake was unable to find a build program corresponding to “Ninja”

Android Studio - CMake Error: CMake was unable to find a build program corresponding to “Ninja”

问题描述: 

Android Studio - CMake Error: CMake was unable to find a build program corresponding to “Ninja”. CMAKE_MAKE_PROGRAM is not set

解决方式:

Linux 环境下安装 cmake 和 ninja

Centos7 下编译 ramdisk 内核模块 brd.ko 的方法

Centos7 下编译 ramdisk 内核模块 brd.ko 的方法

1. 确保 centos7 上有 gcc 和 make 等工具

2. 获取 centos7 源码。
    CentOS-7-x86_64-1503-01 版本的内核是 3.10.0-229.el7.x86_64,下载该 distribution 版本的内核源码,拷贝到根目录:
   
http://vault.centos.org/7.1.1503/updates/Source/SPackages/kernel-3.10.0-229.1.2.el7.src.rpm
   
    安装该源码包
    [user@host]# rpm -i kernel-3.10.0-229.1.2.el7.src.rpm 
    
    现在内核的源代码目录树可以在~/rpmbuild/SOURCE/ 这个目录内找得到,源码文件是 linux-3.10.0-229.1.2.el7.tar.xz
   
3. 编译内核源码
    (1) 将 linux-3.10.0-229.1.2.el7.tar.xz 文件拷贝到目录  /usr/src/kernels/ 下
   
    (2) 解压内核源码
        [user@host kernels]#  tar -xvf linux-3.10.0-229.1.2.el7.tar.xz
       
    (3) 切换到 linux-3.10.0-229.1.2.el7 目录
        [user@host kernels] #  cd linux-3.10.0-229.1.2.el7
       
    (4) 清除从前编译内核时残留的.o 文件和不必要的关联。
           确保源代码目录下没有不正确的.o 文件和文件依赖关系,执行该命令后,内核选项会回到默认的状态下。如果你是下载的内核源码,而且是第一次编译,就没有必要执行这一步操作
        [user@host inux-3.10.0-229.1.2.el7]# make mrproper
       
        将已存在的./.config 文件内容,作为新版本内核的默认值。
        [user@host inux-3.10.0-229.1.2.el7]# make oldconfig
       
    (5) 配置内核,修改相关参数
        [user@host inux-3.10.0-229.1.2.el7]# make menuconfig
        在内核配置菜单中配置 ramdisk 块驱动模块的个数和大小,并保存退出
            Device Drivers
                |-->Block devices
                            |-->  [M]RAM block device support
                                     (xx) Default number of RAM disks
                                     (xx) Default RAM disk size(kbytes)
       
    (6) 编译内核和内核模块
        [user@host inux-3.10.0-229.1.2.el7]# make bzImage  
        [user@host inux-3.10.0-229.1.2.el7]# make modules
   
    (7) 编译后的 Ramdisk 模块的存放位置
        /usr/src/kernels/linux-3.10.0-229.1.2.el7/drivers/block/brd.ko
   
4. 安装新的 brd.ko 模块

    (1) 将新的 brd.ko 模块拷贝到 Centos7 系统的 如下目录 /lib/modules/3.10.0-229.el7.x86_64/kernel/drivers/block/,
        覆盖原来的 ramDisk 模块 brd.ko。

    (2) 将旧的 brd.ko 模块从内核中移除。
        [root@localhost ~]# rmmod brd
   
    (3) 更新内核模块依赖。
        [root@localhost  ~]# depmod -a
  
    (4) 重新挂载内核模块。
        [root@localhost  ~]# modprobe brd
   
    (5) 检查内核模块是否挂载成功,
        如果上面的内核选项中 [Default number of RAM disks] 的值设置的是 2,那么,
        新模块加载成功后,命令会输出显示 /dev/ram0 和 /dev/ram1 两个设备
        [root@localhost  ~]#  ls /dev/ram*   
    
    (6) 检查 ramdisk 的容量大小 (以 1024M 的 ramdisk 为例),输入以下命令。
         [root@localhost  ~] mkdir /tmp/ramdisk0
         [root@localhost  ~] mke2fs /dev/ram0
         [root@localhost  ~] mount /dev/ram0 /tmp/ramdisk0
         [root@localhost  ~] df -h
            Filesystem               Size  Used Avail Use% Mounted on
            /dev/ram0               1008M  1.3M  956M   1% /tmp/ramdisk0

关于在 linux 下编译 android 下的 opencv,使用 cmake 的方法linux编译opencv源码的问题我们已经讲解完毕,感谢您的阅读,如果还想了解更多关于Android NDK CMake 错误:CMake 无法确定目标的链接器语言、Android OpenCV(零):OpenCV Android SDK、Android Studio - CMake Error: CMake was unable to find a build program corresponding to “Ninja”、Centos7 下编译 ramdisk 内核模块 brd.ko 的方法等相关内容,可以在本站寻找。

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