全志A40 交叉编译OpenCV-Qt5 笔记

博主： Sakwe
发布时间：2020 年 09 月 07 日
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5 条评论
10100字数
分类： QT 笔记

![opencv.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/opencv.png)

## 本文禁止转载

### 前言

继上次完成FFmpeg的交叉编译之后，遂将交叉编译库移植到了全志A40开发板中，在Qt5 Demo中测试发现，RTSP 视频流无法播放，报一堆Qt 库错误，真是无语了。但是在Linux环境下，用FFmpeg 编译出来的测试样例却可以直接播放RTSP 视频流。经过一番查找资料发现，原来...第三方解码库编译时，需要加入QT 模块路径，这样在Qt环境中运行时，才能找到对应的库。了解了这个之后，我便放弃了重新编译FFmpeg的想法，因为有个更合适的图像、视觉解码库——`OpenCV `，并且它自带了FFmpeg。

这篇文章，主要记录的是OpenCV-Qt5的交叉编译实现，过程可谓非常艰辛曲折，坑太多了。。。

--------------------

### 前期准备

#### 环境

- 宿主机环境：windows7 专业版
- 宿主机环境： Windows7 64位 专业版
- Ubuntu环境：Ubuntu 12.04
- 内核版本： Linux 3.10
- 交叉编译器：arm-linux-gnueabihf-
- Ubuntu gcc/g++ : gcc version 4.8.4
- cmake版本：cmake version 3.18.1

--------------

#### 提前编译

**一、交叉编译Qt5源码**

这一步是必须的，因为后面填写OpenCV-Qt 模块路径的时候，一定要指向这里，并且，务必注意是交叉编译，Ubuntu下若未指定编译器和平台，默认是编译Linux-x86版本的。这里交叉编译的篇幅很长，就不展开讲，google/百度很多教程，按照教程自行编译完成。

编译完成之后，需要建立一个Qt 环境的文件系统，我这里使用的是`buildroot` 来做的。不然后面OpenCV 环境依赖没法通过。

**二、编译cmake-gui**

必须从源代码构建cmake-gui，在cmake源代码中其被打包为`cmake-qt-gui`，所以构建时须加入关键参数：`--qt-gui`
这里以`cmake-3.18.1.tar.gz`源码为例：

```shell
tar xvf cmake-3.18.1.tar.gz
cd cmake-3.18.1
./bootstrap
make
make install

```
先运行`./bootstrap` 进行一次预编译，并安装生成cmake，然后重启Ubuntu，返回刚才cmake目录，执行二次编译，这次是生成cmake-gui

```shell
cd cmake-3.18.1
./configure --qt-gui
make
make install

```

这里编译生成cmake-gui 的目的，是为了OpenCV 配置时，可以使用可视化界面进行配置参数，当然，也可以不进行这一步，但是不使用可视化界面的话，cmake 后面携带的参数会非常多，不过，也可以将参数整在一起写成一个脚本。

**三、交叉编译zlib**

zlib是提供数据压缩用的函式库，OpenCV 中，libpng 和FFmpeg 模块都会用到这个库，所以要提前交叉编译，不然编译时会卡在`unchar ` 到 `char`转换失败的错误，这里非常地莫名奇妙，明明未修改任何源码，可是未将这个库加入编译路径的话，转换失败的错误就会一直存在。

如下图所示：

![error_.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/error_.png)

编译方法：
1、这里以`zlib-1.2.11.tar.gz` 源码包为例：

```shell
tar xvf zlib-1.2.11.tar.gz
cd zlib-1.2.11
mkdir build
export CC=arm-linux-gnueabihf-gcc
./configure --prefix=$PWD/build
make
make install

```
编译完成之后，会在`build`目录下生成`libz.so、libz.so.1、libz.so.1.2.11` 这三个库。

-------------

### 编译OpenCV

首先去下载OpenCV 源码，这里以`opencv-4.3.0.zip`为例

```shell
tar xvf opencv-4.3.0.zip
cd opencv-4.3.0
mkdir build
cmake-gui

```

出现cmake-gui界面，分别填入源码路径和输出路径，然后点击`Configure`，在弹出的窗口中，选择`Unix MakeFiles`，并勾选指定交叉编译链进行编译。

如图：
![cmake_config_cross.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/cmake_config_cross.png)

然后单击`Next` ，进入交叉编译链的配置。`Operating System` 填写为：Linux，而非 arm-linux，网上很多人写的是arm-linux，这里也是坑。C Compilers 选择Qt 库中的 `arm-linux-gnueabihf-gcc`，C++ Compilers 选择`arm-linux-gnueabihf-g++`。这里一定要使用Qt 环境中的交叉编译器，而非ubuntu 本地的gcc/g++编译器。

`Target Root` 选择 Qt 文件系统的程序执行路径，其路径在：`~/buildroot/host/usr/bin` 目录下。这里需要注意的是：除了先前的Qt交叉编译，还需要事先建立一个Qt环境的文件系统，不然这一步中的`Target Root`你没法填，这里坑惨了我...

![cmake_config.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/cmake_config.png)

设置完成，点击 Finsh 会自动寻找依赖。此时中间界面是一片爆红的，再次点击 Configure , cmake会逐项进行查找，并罗列未找到的依赖项目。

接下来，按需勾选需要用到的OpenCV 模块，我这里勾选了以下这些模块，非全部罗列

```txt
BUILD:

BUILD_JPEG
BUILD_PNG
BUILD_PACKAGE
BUILD_SHARED_LIBS
BUILD_TESTS
BUILD_opencv_apps
BUILD_opencvcalib3d
BUILD_opencv_core
BUILD_opencv_dnn
BUILD_opencv_features2d
BUILD_opencv_gapi
BUILD_opencv_highgui
BUILD_opencv_imgproc
BUILD_opencv_imgcodecs
BUILD_opencv_photo
BUILD_opencv_video

WITH:

WITH_FFMPEG
WITH_GSTREAMER
WITH_QT
WITH_JPEG
WITH_PNG
WITH_OPENCL
WITH_LAPACK
WITH_V4L

```

在勾选了`WITH_QT` 之后，还需将QT 的库执行路径填到到OpenCV 的编译依赖中，分别需要添加以下库路径执行选项：

- Qt5_DIR
- Qt5Core_DIR
- Qt5Gui_DIR
- Qt5Test_DIR
- QT_MAKE_EXECUTABLE
- QT5Network_DIR
- QT5NetworkAuth_DIR
- Qt5Concurrent_DIR
- Qt5Widgets_DIR
- QT5Multimedia_DIR
- QT5MultimediaWidgets_DIR
- Qt5OpenGL_DIR

这里的库路径是根据你的Qt 程序来选择对应的库，比如：我需要在Qt 程序中，调用OpenCV 库来播放一段RTSP 视频流，那么它就一定会用到 `QT5Network、QT5Widgets、QT5Core、Qt5Gui`等模块，其他同理。

Qt 库路径示例：`~/buildroot/qt-everywhere-opensource-src-5.9.0/Qt-5.9.0/lib`

待全部配置完成之后，点击 Configure ，并逐步排查依赖项的路径，以及相关参数的设置。直到不出现报错为止，如下图所示，显示`Configration done` 即表示初步配置没错。然后就可以点击 Generate ，生成 MakeFile 文件了。

![opencv_cmake.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/opencv_cmake.png)

以下是我的 Configure 配置生成的日志，供参考

<div class="panel panel-default collapse-panel box-shadow-wrap-lg"><div class="panel-heading panel-collapse" data-toggle="collapse" data-target="#collapse-fc99c2f89a894389bfcb76c8327e609f94" aria-expanded="true"><div class="accordion-toggle"><span style="">Configure Log</span>
<i class="pull-right fontello icon-fw fontello-angle-right"></i>
</div>
</div>
<div class="panel-body collapse-panel-body">
<div id="collapse-fc99c2f89a894389bfcb76c8327e609f94" class="collapse collapse-content"><p></p>

```txt
========General configuration for OpenCV 4.3.0 ============

Version control:               unknown

Platform:
    Timestamp:                   2020-09-08T02:03:50Z
    Host:                        Linux 3.13.0-117-generic x86_64
    Target:                      Linux
    CMake:                       3.18.1
    CMake generator:             Unix Makefiles
    CMake build tool:            /usr/bin/make
    Configuration:               Release

CPU/HW features:
    Baseline:
      requested:                 DETECT

C/C++:
    Built as dynamic libs?:      YES
    C++ standard:                11
    C++ Compiler:                /你的Qt交叉编译链路径/buildroot/host/opt/ext-toolchain/bin/arm-linux-gnueabihf-g++  (ver 5.3.1)
    C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wsuggest-override -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
    C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wsuggest-override -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
    C Compiler:                  /你的Qt交叉编译链路径/buildroot/host/opt/ext-toolchain/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc
    C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
    C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-comment -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
    Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections -Wl,--as-needed  
    Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections -Wl,--as-needed  
    ccache:                      YES
    Precompiled headers:         NO
    Extra dependencies:          dl m pthread rt
    3rdparty dependencies:

OpenCV modules:
    To be built:                 calib3d core dnn features2d flann gapi highgui imgcodecs imgproc objdetect photo stitching video
    Disabled:                    java_bindings_generator ml videoio world
    Disabled by dependency:      ts
    Unavailable:                 java js python2 python3
    Applications:                apps
    Documentation:               NO
    Non-free algorithms:         NO

GUI: 
    QT:                          YES (ver ..)
      QT OpenGL support:         NO
    GTK+:                        NO
    OpenGL support:              NO

Media I/O: 
    ZLib:                        build (ver 1.2.11)
    JPEG:                        build-libjpeg-turbo (ver 2.0.4-62)
    PNG:                         build (ver 1.6.37)
    JPEG 2000:                   build Jasper (ver 1.900.1)
    HDR:                         YES
    SUNRASTER:                   YES
    PXM:                         YES
    PFM:                         YES

Video I/O:
    FFMPEG:                      NO
      avcodec:                   NO
      avformat:                  NO
      avutil:                    NO
      swscale:                   NO
      avresample:                NO
    GStreamer:                   NO
    v4l/v4l2:                    YES (linux/videodev2.h)

Parallel framework:            pthreads

Trace:                         YES (built-in)

Other third-party libraries:
    Lapack:                      NO
    Custom HAL:                  NO
    Protobuf:                    build (3.5.1)

OpenCL:                        YES (no extra features)
    Include path:                /root/opencv/opencv-4.3.0/3rdparty/include/opencl/1.2
    Link libraries:              Dynamic load

Python (for build):            /usr/bin/python2.7

Install to:                    /root/opencv/opencv-4.3.0/out
-----------------------------------------------------------------

Configuring done
Generating done

```

到这里，如果你全部按照上文指示的步骤，完成了所有的工具、路径的依赖问题，那直接执行 `make` 应该是不会再报错了

```shell
cd /root/opencv/opencv-4.3.0/build
make
make install

```

编译的时间非常久，我用4核CPU `make -j4` 编译了大约一上午，3个小时吧，也可能是因为我使用到的库比较多。

最终编译成功如图：
![opencv_make.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/opencv_make.png)

`make install` 安装成功如图：

![opencv_make_install.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/opencv_make_install.png)

最终成功生成了ARM平台的二进制文件，并生成了对应的库，如下图：

![opencv_cross_succ.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/opencv_cross_succ.png)

如上图所示，生成了`bin、include、lib、share`四个文件夹，这就是OpenCV交叉编译的库，将其导入到Qt的 `buildroot`文件系统中，再随系统镜像一起打包，即可以在Qt 开发环境中直接调用OpenCV 的API 接口了。

**注意：**我这里并未列出详细的报错信息，以及解决办法，因为我觉得没必要，每个人的环境，版本可能不一样，报错信息也不一定相同，所以与其浪费篇幅在讲报错信息上，不如把整体的编译思路理清楚，搞清楚编译顺序，相关依赖、变量设置，后面的报错自己一查也能找出来。

以上。

版权属于：编码书生
本文链接：https://codess.cc/archives/466.html
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最后修改：2020 年 09 月 08 日

您的支持就是我持续更新的动力！

5 条评论

undertaker
August 4th, 2022 at 10:18 am

想搭一个瑞芯微的opencv环境

回复
1. Sakwe
  August 16th, 2022 at 08:54 am
  
  @undertaker
  
  方法上大同小异，如果不是基于Qt开发，可将上文Qt部分跳过。另外，瑞芯微有一套MPP 框架，里面自带了FFmpeg，gstreamer，硬件解码，可以很方便地处理视频流。
  
  回复
  1. undertaker
    August 16th, 2022 at 09:21 am
    
    @Sakwe
    
    谢谢大佬
    
    回复
Matrix
September 15th, 2020 at 02:17 pm

为啥要用全志的方案啊？瑞芯微的方案不是更适合楼主嘛

回复
1. Sakwe
  September 15th, 2020 at 02:21 pm
  
  @Matrix
  
  被销售给忽悠了，太惨了....整了快一个月的视频硬解码，结果发现这货根本处理不了，一堆问题。现已更换瑞芯微RK3399 ，刚拿到开发手册的时候眼泪都留下来了，RK3399 SDK 自带视频硬解码。。。。
  
  回复

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说点什么吧......

全志A40 交叉编译OpenCV-Qt5 笔记

Sakwe • 2020 年 09 月 07 日

<div id="md_content_2" class="md_content" style="min-height: 50px;"><textarea id="append-test" style="display:none;">![opencv.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/opencv.png)

## 本文禁止转载

### 前言

&emsp;&emsp;继上次完成FFmpeg的交叉编译之后，遂将交叉编译库移植到了全志A40开发板中，在Qt5 Demo中测试发现，RTSP 视频流无法播放，报一堆Qt 库错误，真是无语了。但是在Linux环境下，用FFmpeg 编译出来的测试样例却可以直接播放RTSP 视频流。经过一番查找资料发现，原来...第三方解码库编译时，需要加入QT 模块路径，这样在Qt环境中运行时，才能找到对应的库。了解了这个之后，我便放弃了重新编译FFmpeg的想法，因为有个更合适的图像、视觉解码库——`OpenCV `，并且它自带了FFmpeg。

&emsp;&emsp;这篇文章，主要记录的是OpenCV-Qt5的交叉编译实现，过程可谓非常艰辛曲折，坑太多了。。。

--------------------

### 前期准备

#### 环境

--------------

#### 提前编译

**一、交叉编译Qt5源码**

&emsp;&emsp;这一步是必须的，因为后面填写OpenCV-Qt 模块路径的时候，一定要指向这里，并且，务必注意是交叉编译，Ubuntu下若未指定编译器和平台，默认是编译Linux-x86版本的。这里交叉编译的篇幅很长，就不展开讲，google/百度很多教程，按照教程自行编译完成。

编译完成之后，需要建立一个Qt 环境的文件系统，我这里使用的是`buildroot` 来做的。不然后面OpenCV 环境依赖没法通过。

**二、编译cmake-gui**

&emsp;&emsp;必须从源代码构建cmake-gui，在cmake源代码中其被打包为`cmake-qt-gui`，所以构建时须加入关键参数：`--qt-gui`
这里以`cmake-3.18.1.tar.gz`源码为例：

```shell
tar xvf cmake-3.18.1.tar.gz
cd cmake-3.18.1
./bootstrap
make
make install

```
先运行`./bootstrap` 进行一次预编译，并安装生成cmake，然后重启Ubuntu，返回刚才cmake目录，执行二次编译，这次是生成cmake-gui

```shell
cd cmake-3.18.1
./configure --qt-gui
make
make install

```

**三、交叉编译zlib**

如下图所示：

![error_.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/error_.png)

编译方法：
1、这里以`zlib-1.2.11.tar.gz` 源码包为例：

```shell
tar xvf zlib-1.2.11.tar.gz
cd zlib-1.2.11
mkdir build
export CC=arm-linux-gnueabihf-gcc
./configure --prefix=$PWD/build
make
make install

```
编译完成之后，会在`build`目录下生成`libz.so、libz.so.1、libz.so.1.2.11` 这三个库。

-------------

### 编译OpenCV

首先去下载OpenCV 源码，这里以`opencv-4.3.0.zip`为例

```shell
tar xvf opencv-4.3.0.zip
cd opencv-4.3.0
mkdir build
cmake-gui

```

出现cmake-gui界面，分别填入源码路径和输出路径，然后点击`Configure`，在弹出的窗口中，选择`Unix MakeFiles`，并勾选指定交叉编译链进行编译。

如图：
![cmake_config_cross.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/cmake_config_cross.png)

![cmake_config.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/cmake_config.png)

设置完成，点击 Finsh 会自动寻找依赖。此时中间界面是一片爆红的，再次点击 Configure , cmake会逐项进行查找，并罗列未找到的依赖项目。

接下来，按需勾选需要用到的OpenCV 模块，我这里勾选了以下这些模块，非全部罗列

```txt
BUILD:

WITH:

WITH_FFMPEG
WITH_GSTREAMER
WITH_QT
WITH_JPEG
WITH_PNG
WITH_OPENCL
WITH_LAPACK
WITH_V4L

```

在勾选了`WITH_QT` 之后，还需将QT 的库执行路径填到到OpenCV 的编译依赖中，分别需要添加以下库路径执行选项：

Qt 库路径示例：`~/buildroot/qt-everywhere-opensource-src-5.9.0/Qt-5.9.0/lib`

&emsp;
待全部配置完成之后，点击 Configure ，并逐步排查依赖项的路径，以及相关参数的设置。直到不出现报错为止，如下图所示，显示`Configration done` 即表示初步配置没错。然后就可以点击 Generate ，生成 MakeFile 文件了。

![opencv_cmake.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/opencv_cmake.png)

以下是我的 Configure 配置生成的日志，供参考

```txt
========General configuration for OpenCV 4.3.0 ============

Version control:               unknown

CPU/HW features:
    Baseline:
      requested:                 DETECT

GUI: 
    QT:                          YES (ver ..)
      QT OpenGL support:         NO
    GTK+:                        NO
    OpenGL support:              NO

Parallel framework:            pthreads

Trace:                         YES (built-in)

Other third-party libraries:
    Lapack:                      NO
    Custom HAL:                  NO
    Protobuf:                    build (3.5.1)

OpenCL:                        YES (no extra features)
    Include path:                /root/opencv/opencv-4.3.0/3rdparty/include/opencl/1.2
    Link libraries:              Dynamic load

Python (for build):            /usr/bin/python2.7

Install to:                    /root/opencv/opencv-4.3.0/out
-----------------------------------------------------------------

Configuring done
Generating done

```

到这里，如果你全部按照上文指示的步骤，完成了所有的工具、路径的依赖问题，那直接执行 `make` 应该是不会再报错了

```shell
cd /root/opencv/opencv-4.3.0/build
make
make install

```

编译的时间非常久，我用4核CPU `make -j4` 编译了大约一上午，3个小时吧，也可能是因为我使用到的库比较多。

最终编译成功如图：
![opencv_make.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/opencv_make.png)

`make install` 安装成功如图：

![opencv_make_install.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/opencv_make_install.png)

最终成功生成了ARM平台的二进制文件，并生成了对应的库，如下图：

![opencv_cross_succ.png](https://pic.codess.cc/images/2020/09/08/opencv_cross_succ.png)

&emsp;
**注意：**我这里并未列出详细的报错信息，以及解决办法，因为我觉得没必要，每个人的环境，版本可能不一样，报错信息也不一定相同，所以与其浪费篇幅在讲报错信息上，不如把整体的编译思路理清楚，搞清楚编译顺序，相关依赖、变量设置，后面的报错自己一查也能找出来。

&emsp;
&emsp;
以上。

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