Tina5 Linux开发

韦东山

发布于 2024-08-24 09:12:11

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发布于 2024-08-24 09:12:11

文章被收录于专栏：韦东山嵌入式

准备开发环境

首先准备一台 Ubuntu 20.04 / Ubuntu 18.04 / Ubuntu 16.04 / Ubuntu 14.04 的虚拟机或实体机，其他系统没有测试过出 BUG 不管。

更新系统，安装基础软件包

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install build-essential subversion git libncurses5-dev zlib1g-dev gawk flex bison quilt libssl-dev xsltproc libxml-parser-perl mercurial bzr ecj cvs unzip lsof python3 python2 python3-dev android-tools-mkbootimg python2 libpython3-dev

安装完成后还需要安装 i386 支持，SDK 有几个打包固件使用的程序是 32 位的，如果不安装就等着 Segment fault 吧。

sudo dpkg --add-architecture i386
sudo apt-get update
sudo apt install gcc-multilib 
sudo apt install libc6:i386 libstdc++6:i386 lib32z1

下载 AWOL Tina Linux BSP

注册一个 AWOL 账号

下载 SDK 需要使用 AWOL 的账号，前往 https://bbs.aw-ol.com/ 注册一个就行。其中需要账号等级为 LV2，可以去这个帖子：https://bbs.aw-ol.com/topic/4158/share/1 水四条回复就有 LV2 等级了。

安装 repo 管理器

BSP 使用 repo 下载，首先安装 repo ，这里建议使用国内镜像源安装

mkdir -p ~/.bin
PATH="${HOME}/.bin:${PATH}"
curl https://mirrors.bfsu.edu.cn/git/git-repo > ~/.bin/repo
chmod a+rx ~/.bin/repo

请注意这里使用的是临时安装，安装完成后重启终端就没有了，需要再次运行下面的命令才能使用，如何永久安装请自行百度。

PATH="${HOME}/.bin:${PATH}"

安装使用 repo 的过程中会遇到各种错误，请百度解决。repo 是谷歌开发的，repo 的官方服务器是谷歌的服务器，repo 每次运行时需要检查更新然后卡死，这是很正常的情况，所以在国内需要更换镜像源提高下载速度。将如下内容复制到你的~/.bashrc 里

echo export REPO_URL='https://mirrors.bfsu.edu.cn/git/git-repo' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

如果您使用的是 dash、hash、 zsh 等 shell，请参照 shell 的文档配置。环境变量配置一个 REPO_URL 的地址

配置一下 git 身份认证，设置保存 git 账号密码不用每次都输入。

git config --global credential.helper store

新建文件夹保存 SDK

使用 mkdir 命令新建文件夹，保存之后需要拉取的 SDK，然后 cd 进入到刚才新建的文件夹中。

mkdir tina-v853-open
cd tina-v853-open

初始化 repo 仓库

使用 repo init 命令初始化仓库，tina-v853-open 的仓库地址是 https://sdk.aw-ol.com/git_repo/V853Tina_Open/manifest.git 需要执行命令：

repo init -u https://sdk.aw-ol.com/git_repo/V853Tina_Open/manifest.git -b master -m tina-v853-open.xml

拉取 SDK

repo sync

创建开发环境

repo start devboard-v853-tina-for-awol --all

适配 TinyVision 板子

刚才下载到的 SDK 只支持一个板子，售价 1999 的 V853-Vision 开发板，这里要添加自己的板子的适配。

下载支持包：

版本	下载地址
1.0	https://github.com/YuzukiTsuru/YuzukiTsuru.GitHub.io/releases/download/2024-01-21-20240121/tina-bsp-tinyvision.tar.gz
1.1	https://github.com/YuzukiHD/TinyVision/releases/download/tina.0.0.1/tina-bsp-tinyvision.tar.gz
1.2	https://github.com/YuzukiHD/TinyVision/releases/download/tina.0.0.2/tina-bsp-tinyvision.tar.gz

或者可以在：https://github.com/YuzukiHD/TinyVision/tree/main/tina 下载到文件，不过这部分没预先下载软件包到 dl 文件夹所以编译的时候需要手动下载。

放到 SDK 的主目录下

运行解压指令

tar xvf tina-bsp-tinyvision.tar.gz

即可使 Tina SDK 支持 TinyVision 板子

初始化 SDK 环境

每次开发之前都需要初始化 SDK 环境，命令如下

source build/envsetup.sh

然后按 1 选择 TinyVision

适配 ISP

Tina SDK 内置一个 libAWispApi 的包，支持在用户层对接 ISP，但是很可惜这个包没有适配 V85x 系列，这里就需要自行适配。其实适配很简单，SDK 已经提供了 lib 只是没提供编译支持。我们需要加上这个支持。

前往 openwrt/package/allwinner/vision/libAWIspApi/machinfo 文件夹中，新建一个文件夹 v851se ，然后新建文件 build.mk 写入如下配置：

ISP_DIR:=isp600

对于 v851s，v853 也可以这样操作，然后 m menuconfig 勾选上这个包

开启 camerademo 测试摄像头

进入 m menuconfig 进入如下页面进行配置。

Allwinner  --->
	Vision  --->
		<*> camerademo........................................ camerademo test sensor  --->
			[*]   Enabel vin isp support

编译系统然后烧录系统，运行命令 camerademo ，可以看到是正常拍摄照片的

适配板载 SD NAND

设备树中的 SDC2 节点修改如下，之后线刷即可

&sdc2 {
	non-removable;
	bus-width = <4>;
	mmc-ddr-3_3v;
	/*mmc-hs200-1_8v;*/
	/*mmc-hs400-1_8v;*/
	no-sdio;
	/delete-property/ no-sd;
	no-mmc;
	ctl-spec-caps = <0x8>;
	cap-mmc-highspeed;
	sunxi-signal-vol-sw-without-pmu;
	sunxi-power-save-mode;
	/*sunxi-dis-signal-vol-sw;*/
	max-frequency = <50000000>;
	/*vmmc-supply = <&reg_dcdc1>;*/
	/*emmc io vol 3.3v*/
	/*vqmmc-supply = <&reg_aldo1>;*/
	/*emmc io vol 1.8v*/
	/*vqmmc-supply = <&reg_eldo1>;*/
	status = "okay";
};

适配 OpenCV

勾选 OpenCV 包

m menuconfig 进入软件包配置，勾选

OpenCV  --->
	<*> opencv....................................................... opencv libs
	[*]   Enabel sunxi vin isp support

OpenCV 适配过程

本部分的操作已经包含在 tina-bsp-tinyvision.tar.gz 中了，已经适配好了，如果不想了解如何适配 OpenCV 可以直接跳过这部分

OpenCV 的多平面视频捕获支持

一般来说，如果不适配 OpenCV 直接开摄像头，会得到一个报错：

[  702.464977] [VIN_ERR]video0 has already stream off
[  702.473357] [VIN_ERR]gc2053_mipi is not used, video0 cannot be close!
VIDEOIO ERROR: V4L2: Unable to capture video memory.VIDEOIO ERROR: V4L: can't open camera by index 0
/dev/video0 does not support memory mapping
Could not open video device.

这是由于 OpenCV 的 V4L2 实现是使用的 V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE 标准，而 sunxi-vin 驱动的 RAW Sensor 平台使用的是 V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE_MPLANE ，导致了默认 OpenCV 的配置错误。

V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE_MPLANE和V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE是 Video4Linux2（V4L2）框架中用于视频捕获的不同类型和能力标志。

V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE_MPLANE：这个标志指示设备支持多平面（multi-plane）视频捕获。在多平面捕获中，图像数据可以分解成多个平面（planes），每个平面包含不同的颜色分量或者图像数据的不同部分。这种方式可以提高效率和灵活性，尤其适用于处理涉及多个颜色分量或者多个图像通道的视频流。
V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE：这个类型表示普通的单平面（single-plane）视频捕获。在单平面捕获中，图像数据以单个平面的形式存储，即所有的颜色分量或者图像数据都保存在一个平面中。

因此，区别在于支持的数据格式和存储方式。V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE_MPLANE表示设备支持多平面视频捕获，而V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE表示普通的单平面视频捕获。

这里就需要通过检查capability.capabilities中是否包含V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE标志来确定是否支持普通的视频捕获类型。如果支持，那么将type设置为V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE。

如果不支持普通的视频捕获类型，那么通过检查capability.capabilities中是否包含V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE_MPLANE标志来确定是否支持多平面视频捕获类型。如果支持，那么将type设置为V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE_MPLANE。

例如如下修改：

-    form.type                = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
-    form.fmt.pix.pixelformat = palette;
-    form.fmt.pix.field       = V4L2_FIELD_ANY;
-    form.fmt.pix.width       = width;
-    form.fmt.pix.height      = height;
+    if (capability.capabilities & V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE) {
+		form.type                = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
+		form.fmt.pix.pixelformat = palette;
+		form.fmt.pix.field       = V4L2_FIELD_NONE;
+		form.fmt.pix.width       = width;
+		form.fmt.pix.height      = height;
+	} else if (capability.capabilities & V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE_MPLANE) {
+        form.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE_MPLANE;
+        form.fmt.pix_mp.width = width;
+        form.fmt.pix_mp.height = height;
+        form.fmt.pix_mp.pixelformat = palette;
+        form.fmt.pix_mp.field = V4L2_FIELD_NONE;
+	}

这段代码是在设置视频捕获的格式和参数时进行了修改。

原来的代码中，直接设置了form.type为V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE，表示使用普通的视频捕获类型。然后设置了其他参数，如像素格式(pixelformat)、帧字段(field)、宽度(width)和高度(height)等。

修改后的代码进行了条件判断，根据设备的能力选择合适的视频捕获类型。如果设备支持普通的视频捕获类型（V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE标志被设置），则使用普通的视频捕获类型并设置相应的参数。如果设备支持多平面视频捕获类型（V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE_MPLANE标志被设置），则使用多平面视频捕获类型并设置相应的参数。

对于普通的视频捕获类型，设置的参数与原来的代码一致，只是将帧字段(field)从V4L2_FIELD_ANY改为V4L2_FIELD_NONE，表示不指定特定的帧字段。

对于多平面视频捕获类型，设置了新的参数，如多平面的宽度(pix_mp.width)、高度(pix_mp.height)、像素格式(pix_mp.pixelformat)和帧字段(pix_mp.field)等。

通过这个修改，可以根据设备的能力选择适当的视频捕获类型，并设置相应的参数，以满足不同设备的要求。

OpenCV 的 ISP 支持

OpenCV 默认不支持开启 RAW Sensor，不过现在需要配置为 OpenCV 开启 RAW Sensor 抓图，然后通过 OpenCV 送图到之前适配的 libAWispApi 库进行 ISP 处理。在这里增加一个函数作为 RAW Sensor 抓图的处理。

#ifdef __USE_VIN_ISP__
bool CvCaptureCAM_V4L::RAWSensor()
{
    struct v4l2_control ctrl;
    struct v4l2_queryctrl qc_ctrl;

    memset(&ctrl, 0, sizeof(struct v4l2_control));
    memset(&qc_ctrl, 0, sizeof(struct v4l2_queryctrl));
    ctrl.id = V4L2_CID_SENSOR_TYPE;
    qc_ctrl.id = V4L2_CID_SENSOR_TYPE;

    if (-1 == ioctl (deviceHandle, VIDIOC_QUERYCTRL, &qc_ctrl)){
        fprintf(stderr, "V4L2: %s QUERY V4L2_CID_SENSOR_TYPE failed\n", deviceName.c_str());
        return false;
    }

    if (-1 == ioctl(deviceHandle, VIDIOC_G_CTRL, &ctrl)) {
        fprintf(stderr, "V4L2: %s G_CTRL V4L2_CID_SENSOR_TYPE failed\n", deviceName.c_str());
        return false;
    }

    return ctrl.value == V4L2_SENSOR_TYPE_RAW;
}
#endif

这段代码的功能是检查V4L2摄像头设备的传感器类型是否为RAW格式。它使用了V4L2的ioctl函数来查询和获取传感器类型信息。具体步骤如下：

定义了两个v4l2_control结构体变量ctrl和qc_ctrl，并初始化为零
将ctrl.id和qc_ctrl.id分别设置为V4L2_CID_SENSOR_TYPE，表示要查询的控制和查询ID
使用ioctl函数的VIDIOC_QUERYCTRL命令来查询传感器类型的控制信息，并将结果保存在qc_ctrl中
如果查询失败（ioctl返回-1），则输出错误信息并返回false
使用ioctl函数的VIDIOC_G_CTRL命令来获取传感器类型的当前值，并将结果保存在ctrl中
如果获取失败（ioctl返回-1），则输出错误信息并返回false
检查ctrl.value是否等于V4L2_SENSOR_TYPE_RAW，如果相等，则返回true，表示传感器类型为RAW格式；否则返回false

并且使用了#ifdef __USE_VIN_ISP__指令。这表示只有在定义了__USE_VIN_ISP__宏时，才会编译和执行这段代码

然后在 OpenCV 的 bool CvCaptureCAM_V4L::streaming(bool startStream) 捕获流函数中添加 ISP 处理

#ifdef __USE_VIN_ISP__
	RawSensor = RAWSensor();

	if (startStream && RawSensor) {
		int VideoIndex = -1;

		sscanf(deviceName.c_str(), "/dev/video%d", &VideoIndex);

		IspPort = CreateAWIspApi();
		IspId = -1;
		IspId = IspPort->ispGetIspId(VideoIndex);
		if (IspId >= 0)
			IspPort->ispStart(IspId);
	} else if (RawSensor && IspId >= 0 && IspPort) {
		IspPort->ispStop(IspId);
		DestroyAWIspApi(IspPort);
		IspPort = NULL;
		IspId = -1;
	}
#endif

这段代码是在条件编译__USE_VIN_ISP__的情况下进行了修改。

首先，它创建了一个RawSensor对象，并检查startStream和RawSensor是否为真。如果满足条件，接下来会解析设备名称字符串，提取出视频索引号。
然后，它调用CreateAWIspApi()函数创建了一个AWIspApi对象，并初始化变量IspId为-1。接着，通过调用ispGetIspId()函数获取指定视频索引号对应的ISP ID，并将其赋值给IspId。如果IspId大于等于0，表示获取到有效的ISP ID，就调用ispStart()函数启动ISP流处理。
如果不满足第一个条件，即startStream为假或者没有RawSensor对象，那么会检查IspId是否大于等于0并且IspPort对象是否存在。如果满足这些条件，说明之前已经启动了ISP流处理，此时会调用ispStop()函数停止ISP流处理，并销毁IspPort对象。最后，将IspPort置为空指针，将IspId重置为-1。

这段代码主要用于控制图像信号处理（ISP）的启动和停止。根据条件的不同，可以选择在开始视频流捕获时启动ISP流处理，或者在停止视频流捕获时停止ISP流处理，以便对视频数据进行处理和增强。

至于其他包括编译脚本的修改，全局变量定义等操作，可以参考补丁文件 openwrt/package/thirdparty/vision/opencv/patches/0004-support-sunxi-vin-camera.patch

使用 OpenCV 捕获摄像头并且输出到屏幕上

快速测试

这个 DEMO 也已经包含在 tina-bsp-tinyvision.tar.gz 中了，可以快速测试这个 DEMO

运行 m menuconfig

OpenCV  --->
	<*> opencv....................................................... opencv libs
	[*]   Enabel sunxi vin isp support
	<*> opencv_camera.............................opencv_camera and display image

源码详解

编写一个程序，使用 OpenCV 捕获摄像头输出并且显示到屏幕上，程序如下：

#include <fcntl.h>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <linux/fb.h>
#include <signal.h>
#include <stdint.h>
#include <sys/ioctl.h>

#include <opencv2/opencv.hpp>

#define DISPLAY_X 240
#define DISPLAY_Y 240

static cv::VideoCapture cap;

struct framebuffer_info {
    uint32_t bits_per_pixel;
    uint32_t xres_virtual;
};

struct framebuffer_info get_framebuffer_info(const char* framebuffer_device_path)
{
    struct framebuffer_info info;
    struct fb_var_screeninfo screen_info;
    int fd = -1;
    fd = open(framebuffer_device_path, O_RDWR);
    if (fd >= 0) {
        if (!ioctl(fd, FBIOGET_VSCREENINFO, &screen_info)) {
            info.xres_virtual = screen_info.xres_virtual;
            info.bits_per_pixel = screen_info.bits_per_pixel;
        }
    }
    return info;
};

/* Signal handler */
static void terminate(int sig_no)
{
    printf("Got signal %d, exiting ...\n", sig_no);
    cap.release();
    exit(1);
}

static void install_sig_handler(void)
{
    signal(SIGBUS, terminate);
    signal(SIGFPE, terminate);
    signal(SIGHUP, terminate);
    signal(SIGILL, terminate);
    signal(SIGINT, terminate);
    signal(SIGIOT, terminate);
    signal(SIGPIPE, terminate);
    signal(SIGQUIT, terminate);
    signal(SIGSEGV, terminate);
    signal(SIGSYS, terminate);
    signal(SIGTERM, terminate);
    signal(SIGTRAP, terminate);
    signal(SIGUSR1, terminate);
    signal(SIGUSR2, terminate);
}

int main(int, char**)
{
    const int frame_width = 480;
    const int frame_height = 480;
    const int frame_rate = 30;

    install_sig_handler();

    framebuffer_info fb_info = get_framebuffer_info("/dev/fb0");

    cap.open(0);

    if (!cap.isOpened()) {
        std::cerr << "Could not open video device." << std::endl;
        return 1;
    }

    std::cout << "Successfully opened video device." << std::endl;
    cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, frame_width);
    cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, frame_height);
    cap.set(cv::CAP_PROP_FPS, frame_rate);

    std::ofstream ofs("/dev/fb0");

    cv::Mat frame;
    cv::Mat trams_temp_fream;
    cv::Mat yuv_frame;

    while (true) {
        cap >> frame;
        if (frame.depth() != CV_8U) {
            std::cerr << "Not 8 bits per pixel and channel." << std::endl;
        } else if (frame.channels() != 3) {
            std::cerr << "Not 3 channels." << std::endl;
        } else {
            cv::transpose(frame, frame);
            cv::flip(frame, frame, 0);
            cv::resize(frame, frame, cv::Size(DISPLAY_X, DISPLAY_Y));
            int framebuffer_width = fb_info.xres_virtual;
            int framebuffer_depth = fb_info.bits_per_pixel;
            cv::Size2f frame_size = frame.size();
            cv::Mat framebuffer_compat;
            switch (framebuffer_depth) {
            case 16:
                cv::cvtColor(frame, framebuffer_compat, cv::COLOR_BGR2BGR565);
                for (int y = 0; y < frame_size.height; y++) {
                    ofs.seekp(y * framebuffer_width * 2);
                    ofs.write(reinterpret_cast<char*>(framebuffer_compat.ptr(y)), frame_size.width * 2);
                }
                break;
            case 32: {
                std::vector<cv::Mat> split_bgr;
                cv::split(frame, split_bgr);
                split_bgr.push_back(cv::Mat(frame_size, CV_8UC1, cv::Scalar(255)));
                cv::merge(split_bgr, framebuffer_compat);
                for (int y = 0; y < frame_size.height; y++) {
                    ofs.seekp(y * framebuffer_width * 4);
                    ofs.write(reinterpret_cast<char*>(framebuffer_compat.ptr(y)), frame_size.width * 4);
                }
            } break;
            default:
                std::cerr << "Unsupported depth of framebuffer." << std::endl;
            }
        }
    }
}

第一部分，处理 frame_buffer 信息：

// 引入头文件
#include <fcntl.h>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <linux/fb.h>
#include <signal.h>
#include <stdint.h>
#include <sys/ioctl.h>

#include <opencv2/opencv.hpp>

// 定义显示屏宽度和高度
#define DISPLAY_X 240
#define DISPLAY_Y 240

static cv::VideoCapture cap; // 视频流捕获对象

// 帧缓冲信息结构体
struct framebuffer_info {
    uint32_t bits_per_pixel; // 每个像素的位数
    uint32_t xres_virtual; // 虚拟屏幕的宽度
};

// 获取帧缓冲信息函数
struct framebuffer_info get_framebuffer_info(const char* framebuffer_device_path)
{
    struct framebuffer_info info;
    struct fb_var_screeninfo screen_info;
    int fd = -1;

    // 打开帧缓冲设备文件
    fd = open(framebuffer_device_path, O_RDWR);
    if (fd >= 0) {
        // 通过 ioctl 获取屏幕信息
        if (!ioctl(fd, FBIOGET_VSCREENINFO, &screen_info)) {
            info.xres_virtual = screen_info.xres_virtual; // 虚拟屏幕的宽度
            info.bits_per_pixel = screen_info.bits_per_pixel; // 每个像素的位数
        }
    }
    return info;
}

这段代码定义了一些常量、全局变量以及两个函数，并给出了相应的注释说明。具体注释如下：

#define DISPLAY_X 240：定义显示屏的宽度为240。
#define DISPLAY_Y 240：定义显示屏的高度为240。
static cv::VideoCapture cap;：定义一个静态的OpenCV视频流捕获对象，用于捕获视频流。
struct framebuffer_info：定义了一个帧缓冲信息的结构体。
- uint32_t bits_per_pixel：每个像素的位数。
- uint32_t xres_virtual：虚拟屏幕的宽度。
struct framebuffer_info get_framebuffer_info(const char* framebuffer_device_path)：获取帧缓冲信息的函数。
- const char* framebuffer_device_path：帧缓冲设备文件的路径。
- int fd = -1;：初始化文件描述符为-1。
- fd = open(framebuffer_device_path, O_RDWR);：打开帧缓冲设备文件，并将文件描述符保存在变量fd中。
- if (fd >= 0)：检查文件是否成功打开。
- if (!ioctl(fd, FBIOGET_VSCREENINFO, &screen_info))：通过ioctl获取屏幕信息，并将信息保存在变量screen_info中。
  - FBIOGET_VSCREENINFO：控制命令，用于获取屏幕信息。
  - &screen_info：屏幕信息结构体的指针。
- info.xres_virtual = screen_info.xres_virtual;：将屏幕的虚拟宽度保存在帧缓冲信息结构体的字段xres_virtual中。
- info.bits_per_pixel = screen_info.bits_per_pixel;：将每个像素的位数保存在帧缓冲信息结构体的字段bits_per_pixel中。
- return info;：返回帧缓冲信息结构体。

第二部分，注册信号处理函数，用于 ctrl-c 之后关闭摄像头，防止下一次使用摄像头出现摄像头仍被占用的情况。

/* Signal handler */
static void terminate(int sig_no)
{
    printf("Got signal %d, exiting ...\n", sig_no);
    cap.release();
    exit(1);
}

static void install_sig_handler(void)
{
    signal(SIGBUS, terminate); // 当程序访问一个不合法的内存地址时发送的信号
    signal(SIGFPE, terminate); // 浮点异常信号
    signal(SIGHUP, terminate); // 终端断开连接信号
    signal(SIGILL, terminate); // 非法指令信号
    signal(SIGINT, terminate); // 中断进程信号
    signal(SIGIOT, terminate); // IOT 陷阱信号
    signal(SIGPIPE, terminate); // 管道破裂信号
    signal(SIGQUIT, terminate); // 停止进程信号
    signal(SIGSEGV, terminate); // 无效的内存引用信号
    signal(SIGSYS, terminate); // 非法系统调用信号
    signal(SIGTERM, terminate); // 终止进程信号
    signal(SIGTRAP, terminate); // 跟踪/断点陷阱信号
    signal(SIGUSR1, terminate); // 用户定义信号1
    signal(SIGUSR2, terminate); // 用户定义信号2
}

这段代码定义了两个函数，并给出了相应的注释说明。具体注释如下：

static void terminate(int sig_no)：信号处理函数。
- int sig_no：接收到的信号编号。
- printf("Got signal %d, exiting ...\n", sig_no);：打印接收到的信号编号。
- cap.release();：释放视频流捕获对象。
- exit(1);：退出程序。
static void install_sig_handler(void)：安装信号处理函数。
- signal(SIGBUS, terminate);：为SIGBUS信号安装信号处理函数。
- signal(SIGFPE, terminate);：为SIGFPE信号安装信号处理函数。
- signal(SIGHUP, terminate);：为SIGHUP信号安装信号处理函数。
- signal(SIGILL, terminate);：为SIGILL信号安装信号处理函数。
- signal(SIGINT, terminate);：为SIGINT信号安装信号处理函数。
- signal(SIGIOT, terminate);：为SIGIOT信号安装信号处理函数。
- signal(SIGPIPE, terminate);：为SIGPIPE信号安装信号处理函数。
- signal(SIGQUIT, terminate);：为SIGQUIT信号安装信号处理函数。
- signal(SIGSEGV, terminate);：为SIGSEGV信号安装信号处理函数。
- signal(SIGSYS, terminate);：为SIGSYS信号安装信号处理函数。
- signal(SIGTERM, terminate);：为SIGTERM信号安装信号处理函数。
- signal(SIGTRAP, terminate);：为SIGTRAP信号安装信号处理函数。
- signal(SIGUSR1, terminate);：为SIGUSR1信号安装信号处理函数。
- signal(SIGUSR2, terminate);：为SIGUSR2信号安装信号处理函数。

这段代码的功能是安装信号处理函数，用于捕获和处理不同类型的信号。当程序接收到指定的信号时，会调用terminate函数进行处理。

具体而言，terminate函数会打印接收到的信号编号，并释放视频流捕获对象cap，然后调用exit(1)退出程序。

install_sig_handler函数用于为多个信号注册同一个信号处理函数terminate，使得当这些信号触发时，都会执行相同的处理逻辑。

第三部分，主函数：

int main(int, char**)
{
    const int frame_width = 480;
    const int frame_height = 480;
    const int frame_rate = 30;

    install_sig_handler(); // 安装信号处理函数

    framebuffer_info fb_info = get_framebuffer_info("/dev/fb0"); // 获取帧缓冲区信息

    cap.open(0); // 打开摄像头

    if (!cap.isOpened()) {
        std::cerr << "Could not open video device." << std::endl;
        return 1;
    }

    std::cout << "Successfully opened video device." << std::endl;
    cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, frame_width);
    cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, frame_height);
    cap.set(cv::CAP_PROP_FPS, frame_rate);

    std::ofstream ofs("/dev/fb0"); // 打开帧缓冲区

    cv::Mat frame;
    cv::Mat trams_temp_fream;
    cv::Mat yuv_frame;

    while (true) {
        cap >> frame; // 读取一帧图像
        if (frame.depth() != CV_8U) { // 判断是否为8位每通道像素
            std::cerr << "Not 8 bits per pixel and channel." << std::endl;
        } else if (frame.channels() != 3) { // 判断是否为3通道
            std::cerr << "Not 3 channels." << std::endl;
        } else {
            cv::transpose(frame, frame); // 图像转置
            cv::flip(frame, frame, 0); // 图像翻转
            cv::resize(frame, frame, cv::Size(DISPLAY_X, DISPLAY_Y)); // 改变图像大小
            int framebuffer_width = fb_info.xres_virtual;
            int framebuffer_depth = fb_info.bits_per_pixel;
            cv::Size2f frame_size = frame.size();
            cv::Mat framebuffer_compat;
            switch (framebuffer_depth) {
            case 16:
                cv::cvtColor(frame, framebuffer_compat, cv::COLOR_BGR2BGR565);
                for (int y = 0; y < frame_size.height; y++) {
                    ofs.seekp(y * framebuffer_width * 2);
                    ofs.write(reinterpret_cast<char*>(framebuffer_compat.ptr(y)), frame_size.width * 2);
                }
                break;
            case 32: {
                std::vector<cv::Mat> split_bgr;
                cv::split(frame, split_bgr);
                split_bgr.push_back(cv::Mat(frame_size, CV_8UC1, cv::Scalar(255)));
                cv::merge(split_bgr, framebuffer_compat);
                for (int y = 0; y < frame_size.height; y++) {
                    ofs.seekp(y * framebuffer_width * 4);
                    ofs.write(reinterpret_cast<char*>(framebuffer_compat.ptr(y)), frame_size.width * 4);
                }
            } break;
            default:
                std::cerr << "Unsupported depth of framebuffer." << std::endl;
            }
        }
    }

    return 0;
}

这段代码主要实现了从摄像头获取图像并将其显示在帧缓冲区中。具体流程如下：

定义了常量frame_width、frame_height和frame_rate表示图像的宽度、高度和帧率。
调用install_sig_handler()函数安装信号处理函数。
调用get_framebuffer_info("/dev/fb0")函数获取帧缓冲区信息。
调用cap.open(0)打开摄像头，并进行错误检查。
调用cap.set()函数设置摄像头的参数。
调用std::ofstream ofs("/dev/fb0")打开帧缓冲区。
循环读取摄像头的每一帧图像，对其进行转置、翻转、缩放等操作，然后将其写入帧缓冲区中。

如果读取的图像不是8位每通道像素或者不是3通道，则会输出错误信息。如果帧缓冲区的深度不受支持，则也会输出错误信息。

使用 Python3 操作 OpenCV

勾选 OpenCV-Python3 包

m menuconfig 进入软件包配置，勾选

OpenCV  --->
	<*> opencv....................................................... opencv libs
	[*]   Enabel sunxi vin isp support
	[*]   Enabel opencv python3 binding support

然后编译固件即可，请注意 Python3 编译非常慢，而且需要编译机有16G以上内存，需要耐心等待下。

编写一个 Python 脚本，执行上面的相同操作

import cv2
import numpy as np

DISPLAY_X = 240
DISPLAY_Y = 240

frame_width = 480
frame_height = 480
frame_rate = 30

cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头

if not cap.isOpened():
    print("Could not open video device.")
    exit(1)

print("Successfully opened video device.")
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, frame_width)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, frame_height)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, frame_rate)

ofs = open("/dev/fb0", "wb") # 打开帧缓冲区

while True:
    ret, frame = cap.read() # 读取一帧图像
    if frame.dtype != np.uint8 or frame.ndim != 3:
        print("Not 8 bits per pixel and channel.")
    elif frame.shape[2] != 3:
        print("Not 3 channels.")
    else:
        frame = cv2.transpose(frame) # 图像转置
        frame = cv2.flip(frame, 0) # 图像翻转
        frame = cv2.resize(frame, (DISPLAY_X, DISPLAY_Y)) # 改变图像大小
        framebuffer_width = DISPLAY_X
		_ = open("/sys/class/graphics/fb0/bits_per_pixel", "r")
		framebuffer_depth = int(_.read()[:2])
		_.close()
        frame_size = frame.shape
        framebuffer_compat = np.zeros(frame_size, dtype=np.uint8)
        if framebuffer_depth == 16:
            framebuffer_compat = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2BGR565)
            for y in range(frame_size[0]):
                ofs.seek(y * framebuffer_width * 2)
                ofs.write(framebuffer_compat[y].tobytes())
        elif framebuffer_depth == 32:
            split_bgr = cv2.split(frame)
            split_bgr.append(np.full((frame_size[0], frame_size[1]), 255, dtype=np.uint8))
            framebuffer_compat = cv2.merge(split_bgr)
            for y in range(frame_size[0]):
                ofs.seek(y * framebuffer_width * 4)
                ofs.write(framebuffer_compat[y].tobytes())
        else:
            print("Unsupported depth of framebuffer.")

cap.release()
ofs.close()

编译系统

初始化 SDK 环境。

source build/envsetup.sh

然后就是编译 SDK 输出固件

mp -j32

如果出现错误，请再次运行

mp -j1 V=s

以单线程编译解决依赖关系，并且输出全部编译 LOG 方便排查错误。

sidebar_position: 13

线刷固件

修改 U-boot 支持线刷固件

U-Boot 默认配置的是使用 SDC2 也就是 TinyVision 的 SD-NAND 刷写固件。同时也支持使用 SDC0 也就是 TF 卡烧写固件，但是需要手动配置一下 U-Boot。否则会出现如下问题，U-Boot 去初始化不存在的 SD NAND 导致刷不进系统。

前往文件夹 brandy/brandy-2.0/u-boot-2018/drivers/sunxi_flash/mmc/sdmmc.c

找到第 188 行，将 return sdmmc_init_for_sprite(0, 2); 修改为 return sdmmc_init_for_sprite(0, 0);

修改后需要重新编译固件。插入空白的 TF 卡，如果不是空白的 TF 卡可能出现芯片不进入烧录模式。

出现 try card 0 开始下载到 TF 卡内

USB 摄像头输入

有些场景需要使用 USB 摄像头输入，配置如下

开启 USB UVC 支持 m kernel_menuconfig

-> Device Drivers
	-> Multimedia support (MEDIA_SUPPORT [=y])
		-> Media USB Adapters (MEDIA_USB_SUPPORT [=y])
			-> USB Video Class (UVC) (USB_VIDEO_CLASS [=y])

之后编译系统，启动，将 USB 切换为 HOST 模式（默认是 Device）

cat /sys/devices/platform/soc/usbc0/usb_host

这里测试使用的是采集卡，输出如下，可以看到 Video0 已经出来了

测试摄像头，运行 camerademo 拍照，拍摄的照片位于 /tmp 文件夹下

搭建 RTSP 服务作为网络摄像头

来自：使用tinyvision制作简单的网络摄像机IPC https://bbs.aw-ol.com/topic/5484/share/1

用v4l2读取摄像头图像然后用硬件编码器把图像编码最后把编码数据传给rtsp服务器这样外部就可以直接拉流播放了

提供的系统里有个摄像头测试程序camerademo 能用v4l2读取摄像头图像 sdk里有源码把源码简单修改一下接口对接

提供的系统里有个硬件编码器测试程序encodertest 能把图像编码成h264数据直接运行是不能使用的它的参数解析有问题需要修改源码的长宽和文件输入输出路径重新编译才能使用注意 sdk里面有多个编码器操作例子只看到一个是接口符合sdk里面的编码器操作接口其他都是不能用的老接口能用的encodertest源码路径

openwrt/package/allwinner/multimedia/tina_multimedia_demo/encodertest/mpp_src

rtsp部分是网上找的一个编程实现的简单的rtsp服务器相当于推流加服务器外部直接拉流就行

源码附件：使用tinyvision制作简单的网络摄像机IPC附件.zip

下载后有三个文件：包括应用程序，测试工具，个源码工程

使用预编译的程序测试 RTSP

先用adb把程序传进板子

adb push tinyvisionIpcV1 /root

使用命令添加执行权限

chmod +x tinyvisionIpcV1

使用ifconfig配网

ifconfig eth0 192.168.2.17 broadcast 192.168.2.255 netmask 255.255.255.0 up
ifconfig lo 127.0.0.1 up
route add default gw 192.168.2.1

仅支持一种参数格式参数为长宽帧率，执行例子

./tinyvisionIpcV1 640 480 30

执行时不加参数时默认参数为 640 480 30

当参数不支持时v4l2会打印出不同的参数不会自动调整为相近的适合参数

v4l2打印的帧率有时候不对以程序每秒打印的摄像头帧率为准

验证过的参数：

1920 1080 20
1280 720 30
640 480 30

摄像头读图像帧使用v4l2框架输出格式是NV21 参数不支持基本上是摄像头不支持导致的

默认操作设备/dev/video0 使用前检查有没这个设备接了摄像头摄像头驱动加载成功基本都会有这个设备可以使用系统自带的camerademo排查操作摄像头有没问题

编码器是用的sdk提供的硬编码输入NV21输出H264

程序运行时会每秒打印编码帧率这个帧率不是编码器最大帧率是工作时的帧率摄像头帧率低会导致编码器帧率低可以使用系统自带的encodertest排查编码器有没问题

rtsp是网上找的一个编程实现的简单的rtsp服务器相当于推流加服务器外部直接拉流就行

rtsp端口为554 路径为/live 拉流流例子 ip要换成板子的ip rtsp://192.168.2.17/live

ffmpeg拉流使用方法

在pc上解压ffmpeg压缩包用cmd进入ffmpeg bin目录执行命令记得换ip

ffplay.exe -rtsp_transport tcp  rtsp://192.168.2.17/live

参数-rtsp_transport tcp的意思是以tcp的方式建立rtsp链接不写默认是udp 用tcp可以减少丢包花屏情况

自行编译

工程使用cmake构建

需要安装cmake

apt-get install cmake

需要修改CMakeLists.txt里指定的编译器路径和头文件库文件路径

然后在CMakeLists.txt所在路径执行一次命令

cmake .

产生makefile 然后执行

make

注意 sdk的gcc使用时要求导出变量STAGING_DIR

export STAGING_DIR="/root/tina-v853-open/out/v851se/tinyvision/openwrt/staging_dir/"

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原始发表：2024-08-23，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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