【鸿睿创智开发板试用】移植OpenCV 4到OpenHarmony 4.1

目录

目录

引言

编译系统镜像

[(1) 下载代码后解压SDK](#(1) 下载代码后解压SDK)

[(2) 下载docker镜像  ](#(2) 下载docker镜像  )

[(3) 编译OH](#(3) 编译OH)

编译OpenCV

下载OpenCV源代码

构建编译配置文件

执行编译命令

安装库和头文件

测试

结语


引言

最近有个需求是在基于RK3568的OpenHarmony 4.1系统中使用OpenCV,于是就尝试了一下OpenCV移植到OpenHarmony的工作。

我使用的开发板是深圳鸿睿创智的H01开发板,它基于RK3568芯片,其他的开发板应该都差不多,可能路径和编译参数会有小的调整。

编译系统镜像

虽然OpenCV是个应用程序库,并不需要添加到系统镜像中,不过为了和开发板镜像采用同样的工具链,最好还是先编译一下系统镜像。

我采用的步骤是厂商建议的方法,也就是利用官方提供的OpenHarmony的Docker。具体方法如下:

(1) 下载代码后解压SDK

复制代码
  tar -zxvf ohos-H01-sdk.tar.gz
  cd ohos-4.1-Release

(2) 下载docker镜像

复制代码
docker run --name SG368Z-H1 --privileged -it -v $(pwd):/home/openharmony swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/openharmony-docker/docker_oh_standard:3.2

(3) 编译OH

复制代码
  ./build.sh --product-name rk3568 --ccache --no-prebuilt-sdk   

注意:环境缺少python2会产生报错,需要下载python2再次执行编译命令。(pip install python2)

(4) 镜像生成路径

out/rk3568/packages/phone/images/

编译OpenCV

移植OpenCV一般有两种方法,一种是将修改OH的gn文件,将OpenCV嵌入到系统文件中一起编译,另一种是用OH的工具链独立编译OpenCV。我采用的是后一种,这种方法和在Linux下惊醒OpenCV的交叉编译是基本相同的,我比较熟悉。

代码仓采用的是OpenHarmony社区提供的代码仓:OpenHarmony-SIG/third_party_opencvhttps://gitee.com/openharmony-sig/third_party_opencv

这个仓库是基于OpenCV官方仓库4.5.5分支进行了OpenHarmony编译适配和拓展,可构建支持在OpenHarmony设备上运行的计算机视觉程序。

编译之前需要先安装cmake:

复制代码
apt install cmake

构建步骤如下:

下载OpenCV源代码

执行如下命令下载OpenCV代码到指定目录下。

复制代码
git clone https://gitee.com/openharmony-sig/third_party_opencv.git

构建编译配置文件

进入到目录"platforms/ohos",修改arm-clang.toolchain.cmake文件如下:

复制代码
set(CMAKE_CROSSCOMPILING TRUE)
set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_CXX_COMPILER_ID Clang)
SET ( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm )

SET ( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER )
SET ( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY )
SET ( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY )

SET ( CROSS_COMPILATION_ARCHITECTURE armv7-a )

set(CMAKE_TOOLCHAIN_PREFIX llvm-)

#指定c编译工具(确保工具链所在路径已经添加到了PATH环境变量中)和编译标志,使用clang编译时标志中必须指定--target,否则无法交叉编译。
set(CMAKE_C_COMPILER clang)
set(CMAKE_C_FLAGS "--target=aarch64-linux-ohos  -D__clang__  -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon-vfpv4 -w")
#指定c++编译工具(确保工具链所在路径已经添加到了PATH环境变量中)和编译标志,必须指定--target,否则无法交叉编译。
set(CMAKE_CXX_COMPILER clang++)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "--target=aarch64-linux-ohos  -D__clang__  -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon-vfpv4 -w")
#指定链接工具和链接标志,必须指定--target和--sysroot。
set(CMAKE_LINKER clang)
set(CMAKE_CXX_LINKER clang++ )
set(CMAKE_C_LINKER clang)

#指定链接库的查找路径。
set(CMAKE_SYSROOT "/home/openharmony/out/rk3568/obj/third_party/musl/")

由于我使用的是官方的Docker环境,clang编译器已经被加入PATH路径,所以这里没有指定编译器的路径。另外,SYSROOT的路径是根据我Docker的设置指定的。如果编译环境和我的配置不同,需要相应修改。

执行编译命令

执行如下命令:

复制代码
cd third_party_opencv
mkdir build
cd build
cmake -DBUILD_TESTS=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_CUDA=OFF -DWITH_FFMPEG=ON -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/ohos/arm-clang.toolchain.cmake ..

cmake检查系统环境后,很快会生成makefile,最后看到如下信息表示生成正确。

复制代码
........

on-sections -fdata-sections  -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-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 ml objdetect photo stitching ts video videoio
--     Disabled:                    world
--     Disabled by dependency:      -
--     Unavailable:                 java python2 python3
--     Applications:                tests perf_tests apps
--     Documentation:               NO
--     Non-free algorithms:         NO
--
--   GUI:                           NONE
--     GTK+:                        NO
--
--   Media I/O:
--     ZLib:                        zlib (ver 1.2.11)
--     JPEG:                        libjpeg-turbo (ver 2.1.2-62)
--     WEBP:                        build (ver encoder: 0x020f)
--     PNG:                         build (ver 1.6.37)
--     TIFF:                        build (ver 42 - 4.2.0)
--     JPEG 2000:                   build (ver 2.4.0)
--     HDR:                         YES
--     SUNRASTER:                   YES
--     PXM:                         YES
--     PFM:                         YES
--
--   Video I/O:
--     DC1394:                      NO
--     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 (with Intel ITT)
--
--   Other third-party libraries:
--     Lapack:                      NO
--     Custom HAL:                  YES (carotene (ver 0.0.1))
--     Protobuf:                    build (3.19.1)
--
--   OpenCL:                        YES (no extra features)
--     Include path:                /home/openharmony/third_party_opencv/3rdparty/include/opencl/1.2
--     Link libraries:              Dynamic load
--
--   Python (for build):            /usr/bin/python2.7
--
--   Install to:                    /usr/local
-- -----------------------------------------------------------------
--
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/openharmony/third_party_opencv/build

然后执行如下命令开始编译:

复制代码
make -j 16

这个过程可能较长,大概半小时左右,看电脑的配置。

至此,编译成功。

安装库和头文件

最后,执行安装命令,把需要的头文件和库文件拷贝到一个目录下。

复制代码
DESTDIR=/home/openharmony/opencv4/ make install

所有需要的文件都可以在"/home/openharmony/opencv4/usr/local/"下找到。

测试

编译后就可以把文件拷贝到设备上进行测试,测试的程序为官方的opencv_version(在opencv4/usr/local/bin目录下),它依赖libopencv_core.so文件在opencv4/usr/local/lib目录下)。

在Windows的控制台使用hdc目录实现文件拷贝。

复制代码
hdc shell mount -o rw,remount /
hdc file send opencv_version /
hdc file send libopencv_core.so /

其中第一条目录是为了让设备的根目录可以写,否则会出现[Fail]Error opening file:read-only file system,path: xx 报错。

然后使用hdc shell目录登录到设备。

复制代码
# chmod +x ./opencv_version
# export LD_LIBRARY_PATH=/
# ./opencv_version
4.5.5

移植工作获得了初步成功。

结语

今天尝试了移植OpenCV 4到OpenHarmony 4.1,和Linux下交叉编译差不多,还比较顺利。后面将继续测试相关的App。

相关推荐
Jamie201901068 分钟前
高档宠物食品对宠物的健康益处有哪些?
大数据·人工智能
云卓SKYDROID29 分钟前
无人机载重模块技术要点分析
人工智能·无人机·科普·高科技·云卓科技
云卓SKYDROID31 分钟前
无人机RTK技术要点与难点分析
人工智能·无人机·科普·高科技·云卓科技
伍哥的传说1 小时前
鸿蒙系统(HarmonyOS)应用开发之手势锁屏密码锁(PatternLock)
前端·华为·前端框架·harmonyos·鸿蒙
麻雀无能为力1 小时前
CAU数据挖掘 支持向量机
人工智能·支持向量机·数据挖掘·中国农业大学计算机
智能汽车人2 小时前
Robot---能打羽毛球的机器人
人工智能·机器人·强化学习
埃菲尔铁塔_CV算法2 小时前
基于 TOF 图像高频信息恢复 RGB 图像的原理、应用与实现
人工智能·深度学习·数码相机·算法·目标检测·计算机视觉
ζั͡山 ั͡有扶苏 ั͡✾2 小时前
AI辅助编程工具对比分析:Cursor、Copilot及其他主流选择
人工智能·copilot·cursor
东临碣石822 小时前
【AI论文】数学推理能否提升大型语言模型(LLM)的通用能力?——探究大型语言模型推理能力的可迁移性
人工智能·语言模型·自然语言处理
未来智慧谷2 小时前
微软医疗AI诊断系统发布 多智能体协作实现疑难病例分析
人工智能·microsoft·医疗ai