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[1]Opencv-2.0.0的ARM移植和使用（Ubuntu10.04 / OK6410开发板 / linux3.01）

环境：

Ubuntu10.04

OK6410开发板

ARM Linux3.01系统

QT4.7.1

OpenCV-2.0.0

arm-linux-g++ 4.3.2 / arm-linux-gcc 4.3.2

CMake-gui 2.8.0

(建议先参考我的另外一篇博文《Ubuntu上安装Opencv-2.0.0》)

OpenCV2.0.0交叉编译过程：

1、在usr/local新建文件夹

# mkdir opencv

把下载的OpenCV-2.0.0.tar.bz2解压到 usr/local/opencv 目录下

2、然后在usr/local/opencv  新建一个 opencv-arm 文件夹，作为CMake编译arm版本的工作目录

# mkdir opencv-arm

如下图所示：

3、在终端里调出CMake gui界面：

# cmake-gui

按照下图方式选择源码目录和build目录

然后点击Configure按钮，保持generator为Unix Makefiles，选择Specify options for cross-compiling，点击Next

按照如下方式配置：

注：/usr/local/arm/4.3.2 为交叉编译工具 arm-linux-g++/gcc 的所在包含文件夹（在bin文件夹里面）

然后点击 “Finish” 按钮；

修改默认配置，默认安装目录为/usr/local，但我想对它统一归类，所以我在/usr/local/arm/4.3.2/lib目录下新建了一个opencv文件夹，在Cmake-gui里修改CMAKE_INSTALL_PREFIX变量改为/usr/local/arm/4.3.2/lib/opencv/

（另外，如果没有安装tiff图像的支持，请去掉WITH_TIFF）

然后点击Generate按钮生成Makefile；

4、在终端界面中，进入目录/usr/local/opencv/opencv-arm，运行make编译opencv

编译时发现如下错误：
Linking CXX executable ../../bin/opencv_createsamples
../../lib/libcxcore.so: undefined reference to `clock_gettime'
../../lib/libcxcore.so: undefined reference to `pthread_key_create'
../../lib/libcxcore.so: undefined reference to `pthread_getspecific'
../../lib/libcxcore.so: undefined reference to `pthread_setspecific'

原因是cmake不认识我定义的arm-linux系统标记，没有加上库pthread和rt的链接选项

此时需要修改CMakeCache.txt，CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS原来为空，加上-lpthread -lrt，如下图：

重新make编译，错误消除，编译成功之后的界面如下：

5、然后运行make install，将opencv生成的库和头文件安装到目录/usr/local/arm/4.3.2/lib/opencv/，结果如下：

6、把这5个 .so 库文件拷贝到ARM板系统中的 /lib 目录下面：（如下是添加之后的截图）

  

7、下来就是编写验证程序了：

首先得确保摄像头在ARM板上的使用是正常的，具体情况请查阅我的另外一篇博文：

《摄像头在liunx上的QT显示和OK6410 ARM开发板上的使用》

在这篇文章里我曾提到过要使用opencv，但是摄像头出来的是UVC格式，所以我要走一个图像转换流程：UVC转QImage转IplImage；

8、还是那个简单思路：现在ubuntu PC上实现，然后再移植至ARM上；

具体工程代码下载请看附录。

主要涉及opencv的代码如下：

void Widget::paintEvent(QPaintEvent *)
{
    uchar * pImgBuf;
    unsigned int len;
    camReturn = m_camera->get_frame((void **)&pImgBuf,&len);
    convert_yuv_to_rgb_buffer(pImgBuf,imgBuf,image_width,image_height);
    frame->loadFromData((uchar *)imgBuf,/*len*/image_width * image_height * 3 * sizeof(char));

    IplImage* src = QImageToIplImage(frame);
    if (!src)
    {
        printf("img error!");
        return;
    }

    //更改图像大小（后期对人脸检测时间控制会有很大帮助）
    double sizeScale = imgSizeScaleSmall;
    CvSize img_cvsize;
    img_cvsize.width = src->width * sizeScale;
    img_cvsize.height = src->height * sizeScale;
    IplImage* dst = cvCreateImage(img_cvsize, src->depth, src->nChannels);
    cvResize(src, dst, CV_INTER_LINEAR);    //opencv函数更改图片大小

//    cvSaveImage("jason.jpg", src);    //ARM对opencv的highgui支持极其差，这个函数不能使用

    //更改图像大小，清晰度会下降
    sizeScale = imgSizeScaleBig;
    img_cvsize.width = dst->width * sizeScale;
    img_cvsize.height = dst->height * sizeScale;
    IplImage* img = cvCreateImage(img_cvsize, dst->depth, dst->nChannels);
    cvResize(dst, img, CV_INTER_LINEAR);

    QImage qimage = QImage((uchar *)img->imageData, img->width,img->height, image_Format);
    //IplImage为BGR格式，QImage为RGB格式，所以要交换B和R通道显示才正常
    //可以用OpenCV的cvConcertImage函数交换，也可以用QImage的rgbSwapped函数交换；
    qimage = qimage.rgbSwapped();
    ui->m_imgLabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(qimage));
    camReturn = m_camera->unget_frame();

    cvReleaseImage(&img);   //释放图片内存
    cvReleaseImage(&src);
}

其中，QImage转IplImage的处理函数如下：（在此感谢此篇博文的帮助：关于QImage和IplImage之间转换的实现）

IplImage* Widget::QImageToIplImage(const QImage * qImage)
{
    int width = qImage->width();
    int height = qImage->height();
    CvSize Size;
    Size.height = height;
    Size.width = width;
    IplImage *IplImageBuffer = cvCreateImage(Size, IPL_DEPTH_8U, 3);
    for (int y = 0; y < height; ++y)
    {
        for (int x = 0; x < width; ++x)
        {
            QRgb rgb = qImage->pixel(x, y);
            cvSet2D(IplImageBuffer, y, x, CV_RGB(qRed(rgb), qGreen(rgb), qBlue(rgb)));
        }
    }
    return IplImageBuffer;
}

运行结果如下图所示：

这里得注意一个问题，就是摄像头的名词，我的ubuntu上的名称为：/dev/video0，在ARM上为：/dev/video2；注意修改

[2]深入理解各种指针

一、可能的组合：

(1)const char*p

(2)char const*p

(3)char *const p
(4)const char **p

(5)char const**p

(6)char *const *p

(7)char **const p

当然还有在(5)、(6)、(7)中再插入一个const的若干情况，不过分析了以上7中，其他的就可类推了！

二、理解助记法宝：

1。关键看const 修饰谁。

2。由于没有 const *的运算，若出现 const * 的形式，则const实际上是修饰前面的。

比如：char const*p,由于没有const*运算，则const实际上是修饰前面的char，因此char const*p等价于const char*p。也就是说上面7种情况中，（1）和（2）等价。 同理，（4）和（5）等价。在（6）中，由于没有const*运算，const实际上修饰的是前面的char*,但不能在定义时转换写成 const(char *)*p，因为在定义是"()"是表示函数。

三、深入理解7种组合

(0)程序 在执行时为其开辟的空间皆在内存（RAM）中，而RAM里的内存单元是可读可写 的；指针只是用来指定或定位要操作的数据的工具，只是用来读写RAM里内存单元的工作指针 。若对指针不加任何限定，程序中一个指针可以指向RAM中的任意位置（除了系统敏感区，如操作系统内核所在区域）并对其指向的内存单元进行读和写操作（由RAM的可读可写属性决定）；RAM里内存单元的可读可写属性不会因为对工作指针的限定而变化（见下面的第4点），而所有对指针的各种const限定说白了只是对该指针 的 读写权限 （包括读写位置）进行了限定 。

(1)char *p：p是一个工作指针，可以用来对任意位置 （非系统敏感区域）进 行读操作和写操作 ，一次读写一个字节（char占一个字节）。
(2)const char*p或者char const *p（因为没有const*p运算，因此const修饰的还是前面的char）：可以对任意位置（非系统敏感区域）进行“只读” 操作。（“只读”是相对于char *p来说所限定的内容）
(3)char *const p（const 修饰的是p）：只能对“某个固定的位置” 进 行读写操作，并且在定义p时就必须初始化（因为在后面不能执行“p=..”的操作，因此就不能在后面初始化，因此只能在定义时初始化）。（“某个固定的位 置”是相对于char *p来说所限定的内容）
可以总结以上3点为：char *p中的指针p通常是”万能”的工作指针 ，而（2）和（3）只是在（1）的基础上加了些特定的限制 ，这些限制在程序中并不是必须的，只是为了防止程序员的粗心大意而产生事与愿违的错 误。
另 外，要明白“每块内存空间都可有名字；每块内存空间内容皆可变（除非有所限） ” 。比如函数里定义的char s[]="hello";事实上在进程的栈内存里开辟了6个变量共6个字节的空间，其中6个字符变量的名字分别为：s1[0]、s1[1]、 s1[2]、s1[3]、s1[4]、s1[5]（内容是'\0'）

{

待验证 ： 还有一个4字节的指针变量s 。不过s是“有所限制”的，属于char *const类型，也就是前面说的 (3)这种情况,s一直指向s［0］, 即（*s==s[0]=='h'）,可以通过*s='k'来改变s所指向的 s[0]的值，但不能执行（char *h＝“aaa”;s=h;）来对s另外赋值。

}

(4)上面的(2)和(3)只是对p进行限定，没有也不能对p所指向的空间进行限定，对于"char s[]="hello";const char*p=s;" 虽然不能通过*(p+i)='x'或者p[i]='x'来修改数组元素s[0]～s[4]的值，但可以通过*(s+i)='x'或者s[i]='x'来修 改原数组元素的值－－RAM里内存单元的可读可写属性不因对工作指针的限定而改变，而只会因对其本身的限定而改变。如const char c＝‘A’,c是RAM里一个内存单元（8字节）的名字，该内存单元的内容只可读，不可写。

(5)const char **p或者char const**p ：涉及两个指针p和 *p。由于const修饰char ，对指针p没有任何限定，对指针*p进行了上面情况(2)的限定。

(6)char *const *p：涉及两个指针p和 *p。由于const修饰前面的char*,也就是对p所指向的内容*p进行了限定(也属于前面的情况(2))。而对*p来说，由于不能通过"*p＝..."来进行另外赋值，因此属于前面的情况(3)的限定。

(7)char **const p ： 涉及两个指针p和 *p，const修饰p，对p进行上面情况(3)的限定，而对*p,没有任何限定。

四、关于char **p 、const char **p的类型相容性问题

[3]Android之通过shape.xml制作渐变背景色

一、在res/drawable/下建一个xml文件，例如：shape_background_grey.xml：

①.简单的类型。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 
<shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"> 
    <gradient  
        android:startColor="#3A3C39"  
        android:endColor="#181818" 
        android:angle="270" 
     /> 
    <corners android:radius="0dp" /> 
</shape>

其中 android:angle="270"  代表方向， 270表示从上到下，180表示从右到左，默认从左 

 

②.复杂一点的类型。

<shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
    android:shape="rectangle">   
    <gradient android:type="radial" android:gradientRadius="250"  
        android:startColor="#E9E9E9" android:endColor="#D4D4D4" />   
</shape>   
  
<shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">   
<gradient android:angle="0" android:startColor="#FFdaf3fc"  
  android:centerColor="#FFd4e9a9" android:endColor="#FFdaf3fc"/>   
</shape>  

在这里要注意android:type="radial"类型的使用会有不同的效果，android:centerColor="#FFd4e9a9" 通常这个也不是被人常用。

 

③.再复杂一点的类型。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>   
<shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
    android:shape="rectangle">   
    <gradient android:startColor="#509245" android:centerColor="#3e8532"  
        android:endColor="#509245" android:type="linear" android:angle="90"  
        android:centerX="0.5" android:centerY="0.5" />   
    <padding android:left="7dp" android:top="7dp" android:right="7dp"  
        android:bottom="7dp" />   
    <corners android:radius="4dp" />   
</shape>  

android:shape 配置的是图形的形式，主要包括方形、圆形等，上边代码为方形。gradient节点主要配置起点颜色、终点颜色、中间点的坐标、中间点的颜色、渐变角度（90度为上下渐变，0为左右渐变），padding节点主要配置上下左右边距，corners节点配置四周园角的半径。

 

二、使用方法：android:background="@drawable/shape_background_grey"