在ubuntu环境下交叉编译riscv架构的opencv

任务概述

想要在risc-v架构上使用第三方库，大致的流程是：

难点在于中间的各种编译过程。

安装交叉编译工具链

clone仓库

有人在gitee上放了一个包含所有子模块的镜像，可以直接从这个仓库clone：

git clone https://gitee.com/yushulx/riscv-gnu-toolchain

注意，这一步必须用gitclone来获得，否则后面在编译时会有报错说这不是一个git仓库。

安装依赖

apt-get install autoconf automake autotools-dev curl python3 libmpc-dev libmpfr-dev libgmp-dev gawk build-essential bison flex texinfo gperf libtool patchutils bc zlib1g-dev libexpat-dev

编译GCC

这一步需要编译动态链接库版本，进入刚才clone的仓库根目录下，

./configure --prefix=/opt/riscv && make linux

添加环境变量

如果之后想用riscv64-unknown-linux-gnu-g++ -o这种命令，就要把刚才编译好的可执行程序加到环境里。具体做法是：

echo 'export PATH=/opt/riscv/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

其中/opt/riscv64是默认安装目录，不用改。第二行使环境变量文件立即生效。在终端输入

riscv64-unknown-linux-gnu-g++ --version

可以看到交叉编译工具链的版本信息。

编译opencv

下载opencv源码

首先查看licheerv的/lib64目录，发现它预装的opencv版本是4.9.0。由于使用的是动态链接，要求编译时使用的库文件和运行环境中的一样，所以我也安装这个版本。

在宿主机创建如下的目录结构：

📁opencv
├─ 📁config
├─ 📁install
└─ 📁opencv-4.9.0

其中opencv-4.9.0是刚才放上去的源码。

安装桌面

这一步不是必做，但是网上能找到的教程都是用gui做的，所以我也不知道怎么用纯命令行来编译。

更新包：

sudo apt update && sudo apt upgrade

安装桌面包：

apt install ubuntu-desktop

安装显示管理器，后面会有个紫色的窗口让选，就选那个light版本：

apt install lightdm

启动显示管理器：

service lightdm start

通过vnc登录后就可以进入桌面了。

编译源码

在Ubuntu上安装cmake-gui：

apt install cmake-qt-gui

输入cmake-gui启动。

在where is the source code一栏输入opencv-4.9.0的路径；在where to build the binaries中输入刚创建的config文件夹地址：

然后点击configure，选择使用交叉编译：

点next，在Operating System中输入Linux，在Version中输入目标平台的版本。然后编译器C选择安装好的riscv64-unknown-linux-gnu-gcc编译器，C++选择riscv64-unknown-linux-gnu-g++。Target Root选择riscv-gnu-toolchain安装目录：

隐患

在使用4.9.0版本的opencv时，configure会报错失败。我暂时没能找到具体原因，所以我在实际操作时使用的是4.1.1版本的opencv（github直接下载），后续再把4.1.1的lib放在板子上。尚不清楚这样做会有什么后果。

点击Finish，即可开始配置，自动配置后如下图所示。需要手动去掉WITH_GTK和WITH_TIFF选项，将CMAKE_INSTALL_PREFIX的值改为上面创建的install目录。

之后点击Generate即可生成Makefile，生成完成后，进入config目录，输入：

make -jx

开始编译。其中x为处理器的线程数。

中途可能遇到一个报错：

[ 21%] Built target libjasper
make: *** [Makefile:163: all] Error 2

这是头文件找不到的问题，其实这些头文件是存在于/usr/include目录中的，将其在riscv-gnu-toolchain安装目录的include目录中创建软连接：

ln -s /usr/include /opt/riscv/include

注意，这样其实是把整个include文件夹链接到了riscv的include文件夹内，所以需要做一个手动拆包：

cp -r /opt/riscv/include/include/* /opt/riscv/include

另一个可能遇到的问题是：

fatal error: zlib.h: No such file or directory

解决方法：在opencv4.1.1目录下，修改最顶层的CMakeList.txt，找到ocv_include_directories(${OPENCV_CONFIG_FILE_INCLUDE_DIR})，并在下面添加：

ocv_include_directories(./3rdparty/zlib)

做完这些再编译，一般就不会有问题了。最后运行安装命令：

make install

之后就可以看到install文件夹中有库文件了。

编译opencv程序

编译命令

riscv64-unknown-linux-gnu-g++ -o test test.cpp -I/usr/local/include -I/root/opencv/install/include/opencv4 -L/root/opencv/install/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_ml -lpthread -lopencv_calib3d -lopencv_dnn -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_imgcodecs -lopencv_objdetect -lopencv_photo -lopencv_stitching -lopencv_videoio -lopencv_video

其中-I指导编译器找头文件；-L指导编译器找到lib库文件。

链接opencv

由于这个东西最后要放在板上跑，我就先跳过虚拟环境测试直接上板。上板前，需要先同步板上的opencv库。找到/lib64目录，把刚才编译好的install目录下的所有lib库都放在里面。

把在宿主机编译好的可执行文件发到板上，直接./运行，但是报错：

-sh: ./test: not found

这是因为还没有把opencv库和当前项目链接起来。

首先先写一个小demo测试一下链接：

做一个Project文件夹，里面放三个文件，分别是：

// lib.c
#include "stdio.h"
#include "lib.h"
 
void Hello_World()
{
    printf("Hello World\n");
}
 
void Hello_Gcc()
{
    printf("Hello Gcc\n");
}
 
void Hello_Arm()
{
    printf("Hello Arm\n");
}

// main.c
#include "lib.h"
int main() {
    Hello_World();
    Hello_Gcc();
    Hello_Arm();
}

// lib.h
#ifndef __LIB_H__
#define __LIB_H__
 
void Hello_World();
void Hello_Gcc();
void Hello_Arm();
 
#endif

之后，先执行：

riscv64-unknown-linux-gnu-gcc -fPIC -shared -o lib.so lib.c

“-fPIC”是为了生成位置无关代码，这是动态库的要求。然后是“-shared”是为了告诉编译器要将这个文件编译成动态链接库，“-o lib.so”是为了指定生成的二进制文件的名字，这里生成的二进制名字就叫“lib.so”，最后“lib.c”就是我们输入的源文件了。

编译完成以后，就可以看到我们的项目目录下多了一个.so的文件，这个就是我们通过.c文件编译出的动态链接库。

然后就可以利用这个链接库来生成可执行文件：

aarch64-linux-gnu-gcc main.c -o main -L./ lib.so

这样生成的文件放在板子上是无法运行的，因为riscv架构默认从/lib64里面找库，所以要先指定额外的找库路径：

export LD_LIBRARY_PATH=./

另外，此时还可能遇到两个非常坑人的报错，第一个是重点：

在使用./main来执行时，可能遇到这样的报错，即使你已经chmod授权过了：

-sh: ./main: Permission denied

这其实是因为执行操作本身也是需要用到一个链接库的，哪个库呢？查看这个文件的属性：

file main

发现它会用到一个叫/lib/ld-linux-riscv64-lp64d.so.1的链接，显然开发板上是没有这玩意的，从宿主机的lib里抠出来放在板子的/lib64下面，并且用chmod授权执行，就不会报权限不足了。没错，它报的权限不足并不是这个可执行文件，而是它用到的链接库。

main: ELF 64-bit LSB executable, UCB RISC-V, RVC, double-float ABI, version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /lib/ld-linux-riscv64-lp64d.so.1, for GNU/Linux 4.15.0, with debug_info, not stripped

第二个可能会报：

./main: error while loading shared libraries: libc.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

显而易见这是由于缺少libc.so.6，这个文件可以从宿主机的/opt/riscv/sysroot/lib/libc.so.6找到。复制到/lib64就ok了，再次执行可以看到运行结果。

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现在开始真正地链接opencv。上面我已经编译安装好了opencv，现在它的所有库文件都在opencv/install里躺着呢。

选用如下测试程序：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("test.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "无法读取图片！" << std::endl;
        return -1;
    }
  
    // 二值化处理
    cv::Mat binary_image;
    double thresh_value = 128;  // 设定阈值
    cv::threshold(image, binary_image, thresh_value, 255, cv::THRESH_BINARY);
  
    // 保存结果
    cv::imwrite("test_output.jpg", binary_image);
    std::cout << "二值化完成，结果保存在 test_output.jpg" << std::endl;
}

在项目目录下放一个makeFile：

# 编译器设置
CXX = riscv64-unknown-linux-gnu-g++
CXXFLAGS = -std=c++11
 
# OpenCV 路径
OPENCV_PATH = /root/opencv/install
OPENCV_INC = /root/opencv/install/include/opencv4/
OPENCV_LIB = /root/opencv/install/lib
 
# 程序名称
TARGET = main
SRC = main.c
 
OPENCV_LIBS = -lopencv_core -lopencv_imgcodecs -lopencv_imgproc 
 
$(TARGET): $(SRC)
	$(CXX) $(CXXFLAGS) -I$(OPENCV_INC)   $< -o $@  -L$(OPENCV_LIB) $(OPENCV_LIBS)

这其实就是上面写的那个巨复杂的编译命令。

之后直接在项目根目录输入

make

编译。发现此时会缺少一堆so文件，恰巧它们都是宿主机上/opt/riscv/sysroot/lib里面的。所以直接把里面的文件全部scp到板子的/lib64里，再执行一下上面的脚本。注意要放一张图片。

发现此时图片已经被二值化了。

至此，交叉编译opencv的任务彻底完成。