MultiArch 与 Ubuntu/Debian 的交叉编译

aarch64 的交叉编译

以下是在主机 （x86-64） 上编译目标 （aarch64）。

步骤 1。将目标的外部库安装到主机中

此步骤在主机上。

将目标 （arm64） 的 libfreetype-dev、libharfbuzz-dev 和 FFmpeg 软件包安装到主机 （x86-64） 中。

sudo apt 安装 -y \

libavcodec-dev：arm64 \

libavformat-dev：arm64 \

libavutil-dev：arm64 \

libswscale-dev：arm64 \

libfreetype-dev：arm64 \

libharfbuzz-dev：arm64

如果要启用 Python 3 包装器，也请安装这些包。

sudo apt 安装 -y \

libpython3-dev：arm64

如果成功，pkg-config 可以显示有关这些包的信息。

对于 Freetype2 和 Harfbuzz：

PKG_CONFIG_PATH=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/pkgconfig：/usr/share/pkgconfig \

PKG_CONFIG_LIBDIR=/usr/lib/aarch64-linux-gnu \

PKG_CONFIG_SYSROOT_DIR=/ \

pkg-config freetype2 harfbuzz --cflags --libs

-I/usr/include/freetype2 -I/usr/include/libpng16 -I/usr/include/harfbuzz -I/usr/include/glib-2.0 -I/usr/lib/aarch64-linux-gnu/glib-2.0/include -L/usr/lib/aarch64-linux-gnu -lfreetype -lharfbuzz

对于 FFmpeg：

PKG_CONFIG_PATH=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/pkgconfig：/usr/share/pkgconfig \

PKG_CONFIG_LIBDIR=/usr/lib/aarch64-linux-gnu \

PKG_CONFIG_SYSROOT_DIR=/ \

pkg-config libavcodec libavformat libavutil libswscale --cflags --libs

-I/usr/include/aarch64-linux-gnu -L/usr/lib/aarch64-linux-gnu -lavcodec -lavformat -lavutil -lswscale

第2步。配置 OpenCV 设置

此步骤在主机上。

执行以对 aarch64 进行交叉编译配置。cmake

注意

-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE应该是绝对/实际文件路径，而不是相对路径。

如果要启用 Python 3 包装器，则需要额外的选项。

注意

最后，“python3.XX“字符串是必需的。所以这个脚本生成了它。

• 获取从“/usr/bin/python3”到“/usr/bin/python3.xx”的真实路径。
• 从“/usr/bin/python3.xx”到“pyhton3.xx”获取基本名称。

以下是 cmake 输出。

• Host是。Linux x86_64
• Target是。Linux aarch64
• FFmpeg 可用。

如果成功启用 Python 3 包装器，则部分将显示更多内容。Python 3:

第 3 步。构建和存档 OpenCV 库和标头

在主机中执行此步骤。

构建和安装。（这意味着仅将工件复制到文件夹。installinstall

使用 tar 命令将工件（构建的库和头文件）存档到。opencv_arm64.tgz

并发送到目标。opencv_arm64.tgz

第 4 步。在目标上安装依赖库

此步骤在目标系统上执行。

在目标位置安装 OpenCV/OpenCV contrib 库的依赖运行时库。

如果要启用 Python 3 包装器，也请安装这些包。

警告

如果运行时库和/或程序的版本递增，apt 软件包名称可能会更改（例如 用于 Ubuntu 23.04，但用于 Ubuntu 23.10）。用命令或?Ubuntu – Ubuntu Packages Search?寻找它。libswscale6libswscale7apt search

警告

主机和目标之间的外部库版本应相同。请尽可能同时更新到最新版本库。

即使主机和目标之间的操作系统版本相同，由于对库的额外更新，版本也可能有所不同。这将导致意想不到的问题。

例如）

• 在主机上，OpenCV 已使用外部 libA （v1.0） 作为目标构建。
• libA （v1.1） 可能会更新。
• 在 Target 上，安装了 libA （v1.1） 以使用 OpenCV。
• 在这种情况下，libA 的版本是编译和运行之间的区别。

警告

如果您忘记/不匹配安装一些必要的库，OpenCV 将无法正常工作。

ldd命令可以检测依赖关系。如果有任何“未找到”，请安装必要的库。

（不好）需要，但尚未安装。freetype modulelibharfbuzz.so.0

linux-vdso.so.1 （0xABCDEFG01234567）

libopencv_imgproc.so.408 => /usr/local/lib/libopencv_imgproc.so.408 （0xABCDEF001234567）

libfreetype.so.6 => /lib/aarch64-linux-gnu/libfreetype.so.6 （0xABCDEF001234567）

libharfbuzz.so.0 => 未找到

libopencv_core.so.408 => /usr/local/lib/libopencv_core.so.408 （0xABCDEF001234567）

:

（好）安装所需的所有库。freetype modules

linux-vdso.so.1 （0xABCDEFG01234567）

libopencv_imgproc.so.408 => /usr/local/lib/libopencv_imgproc.so.408 （0xABCDEF001234567）

libfreetype.so.6 => /lib/aarch64-linux-gnu/libfreetype.so.6 （0xABCDEF001234567）

libharfbuzz.so.0 => /lib/aarch64-linux-gnu/libharfbuzz.so.0 （0xABCDEF001234567）

libopencv_core.so.408 => /usr/local/lib/libopencv_core.so.408 （0xABCDEF001234567）

:

第 5 步。将 OpenCV 库安装到目标

这一步是有针对性的。

从主机接收（在步骤 3 中生成），并提取到 .opencv_arm64.tgz/usr/local

您可以使用与自编译相同的 OpenCV 库。以下是 OpenCV 示例代码。在目标上编译并运行它。

生成文件

a.out ： main.cpp

g++ main.cpp -o a.out \

-I/usr/local/include/opencv4 \

-lopencv_core

main.cpp

#include < iostream>

#include < opencv2/core.hpp>

int main（void)

{

std：：cout << cv：：getBuildInformation（） << std：：endl;

返回 0;

}

执行并运行它。make

如果要启用 Python 3 包装器，请执行以下命令进行确认。

armv7 的交叉编译

以下是在主机 （x86-64） 上编译目标 （armhf）。

• 要解决依赖关系，是必需的。linux-libc-dev:armhf
• 要用霓虹灯进行优化，是必需的。-DENABLE_NEON=ON

sudo apt 安装 -y \

linux-libc-dev：armhf \

libavcodec-dev：armhf \

libavformat-dev：armhf \

libavutil-dev：armhf \

libswscale-dev：armhf \

libfreetype-dev：armhf \

libharfbuzz-dev：armhf

PKG_CONFIG_PATH=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig：/usr/share/pkgconfig \

PKG_CONFIG_LIBDIR=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf \

PKG_CONFIG_SYSROOT_DIR=/ \

cmake -S opencv \

-B 构建4-full_armhf \

-DENABLE_NEON=开 \

-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/home/kmtr/work/opencv/platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake \

-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=opencv_contrib/模块 \

-GNinja

cmake --build build4-full_armhf

sudo cmake --install build4-full_armhf

tar czvf opencv_armhf.tgz -C build4-full_armhf/install 。

以下是 cmake 输出。

• Host是。Linux x86_64
• Target是。Linux arm
• FFmpeg 可用。

-- OpenCV 4.8.0-dev ===================================== 的常规配置

-- 版本控制： 408730b

--

-- 额外模块：

-- 位置（额外）：/home/kmtr/work/opencv_contrib/modules

-- 版本控制（额外）：faa5468

--

--平台：

-- 时间戳：2023-12-02T03：39：58Z

-- 主机：Linux 6.5.0-13-generic x86_64

-- 目标：Linux 1 臂

-- CMake：3.27.4

-- CMake 生成器：忍者

-- CMake 构建工具：/usr/bin/ninja

-- 配置：发布

--

-- CPU/硬件功能：

-- 基线：霓虹灯

-- 请求：检测

-- 必填项：霓虹灯

-- 禁用：VFPV3

--

-- C/C++：

-- 构建为动态库？： 是

-- C++ 标准：11

-- C++编译器：/usr/bin/arm-linux-gnueabihf-g++（版本13.2.0）

:

:

--

-- 视频 I/O：

-- DC1394：否

-- FFMPEG：是的

-- avcodec：是 （60.3.100）

-- avformat：是 （60.3.100）

-- avutil：是 （58.2.100）

-- swscale：是 （7.1.100）

-- avresample：否

-- GStreamer：否

-- v4l/v4l2：是 （linux/videodev2.h）

--