最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证，但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码)，而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间，因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片，这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候，我才发现网上很多方法不仅繁琐，而且有的甚至还不是那么一回事，没看到一篇完全适合我的情况的。于是，我花了一天半左右的时间，整理这些材料并结合一点TRIZ原理，完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结，不过我的方案不尽完善，欢迎大家指点修正，帮助后人节省时间。
看到很多人在小哪吒上编译Opencv，自己也尝试过编译了几次，各位开发者在编译的时候都可能会遇到不同的问题，现将其整理出来方便后面新来的开发者查阅。
本文介绍了如何将OpenCV库移植到ARM平台上，包括编译工具链、依赖库、配置方法以及运行时注意事项。
1、opencv其实最开始只有源码，也就是sources中的代码，sources中有个modules，进入里面是各个我们平常使用的模块，如下图。
在 Rust 圈子里面，*-sys 是一种 crates 命名惯例 ，主要出现于 Rust 程序调用 C 语言(系统)库的场景，譬如 libz-sys、 kernel32-sys、lcms2-sys 等。
Neuron 是一款开源的轻量级工业协议网关软件，支持数十种工业协议的一站式设备连接、数据接入、MQTT 协议转换，为工业设备赋予工业 4.0 时代关键的物联网连接能力。
Github项目地址：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
libfacedetection是一个用于图像中人脸检测的开源库。人脸检测速度可达1500FPS。
如果需要配置和检查我们工程中的所有依赖，那么可以选用CMake工具；但是，这并不是必须的，因为我们可以使用其他的工具或者是IDE(比如Makefiles或者Visual Studio)来配置我们的工程。然而，CMake是最好移植的方式来配置多平台的C++项目。
交叉编译脚本参考 : 之前已经做过两个函数库的交叉编译脚本 , FFMPEG 和 x264 开源库 , 而且都是使用 configure 生成 Makefile 文件 ;
Android Studio 2.2 及以后的版本默认使用CMake进行 NDK 编译, 其中最吸引人的地方是，在开发NDK程序时可以进行联机调试，这真是大在的方便了开发者开发NDK程序的效率了。 那么使用CMake编译NDK程序是否与我们之前介绍的使用ndk-build编译有很大的不同呢？下面我们就来一窥它的原理。
1 . 编译 FFMPEG 函数库 : 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 交叉编译配置 ( 下载 | 配置脚本 | 输出路径 | 函数库配置 | 程序配置 | 组件配置 | 编码解码配置 | 交叉编译配置 | 最终脚本 )
① H.264 标准 : H.264 是视频编码标准 , 由 ITU 和 MPEG 制订 ;
Windows环境使用CMake编译 opencv3.3.0 && opencv_contrib3.3.0 for AndroidNDK
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，可以运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统上。OpenCV提供了众多语言的接口，其中就包含了Python，Python是一门上手容易、使用起来十分让人愉悦的语言，利用Python学习OpenCV，相信能更快的获得效果。
CMake 详细说明参考官方文档 https://cmake.org/cmake/help/latest/index.html，其中latest为最新版本版本，不同 CMake 版本，API 有差异，请根据当前项目设置的最低版本来参考，高版本 API 在低版本无法使用。3.20之后的文档会标记该 API 的生效版本
该文章介绍了如何通过在Ubuntu 16.04下交叉编译工具链来编译gflags库，以适应在Windows平台上的使用。首先，需要安装必要的工具和库，如CMake和MinGW。然后，使用CMake配置交叉编译环境，并编译gflags库。最后，使用Wine在Windows上运行生成的可执行文件。
1. build-essential 软件包，为编译程序提供必需软件包的列表信息，这样软件包才知道头文件、库函数在哪里。
RTMP 协议 : RTMP 协议是基于 TCP 协议的实时消息传输协议 ( Real Time Messaging Protocol ) ;
首先说明的是本篇文章不从cmake的整个语法上去讲述，而是从一个实际项目的构建上入手，去了解如何优雅的去构建一个软件项目，搭建一个C/C++软件项目基本的依赖组件，最后形成一个构建C/C++软件项目的模板，方便后面新项目的重复使用。相信对我们日常的软件项目构建都会有很好的收获。废话不都说，开始。
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
上一篇博客《conan入门(七):将自己的项目生成conan包》中我们以jsonlib为例说明了如何将自己的模块封装成conan提供给第三方使用。
在之前的一系列博客中使用 lib7zr.so 动态库处理压缩文件 , 本篇博客中使用静态库处理压缩文件 , 仅做参考 ;
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境，之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python，但python中import cv2仍会报错，无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
作者：matrix 被围观: 10 次 发布时间：2023-02-10 分类：Golang | 无评论 »
它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
之前我写过的两篇博客《conan入门(十):Windows下Android NDK交叉编译Boost》,.《conan入门(十一):Linux下Android NDK交叉编译Boost》中介绍了在Linux和Windows下NDK交叉编译boost的过程
在上一篇博客《conan入门(四):conan 引用第三方库示例》中我们以cJSON为例说明了如何在项目中引用一个conan 包。那是比较简单的一种编译本机目标代码的应用场景(编译环境是Windows,目标代码也是Windows平台)。在物联应用的大背景下，C/C++开发中跨平台交叉编译的应用是非常广泛的。在使用conan来管理C/C++包(制品库)的环境下，如何实现对交叉编译的支持呢？因为我的工作涉及不少嵌入式平台的开发，conan对交叉编译的支持是我最关心的部分。
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“12.1.2 交叉编译Android需要的so库”介绍了如何在Windows环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库，前文又介绍了如何在Linux环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库，接下来介绍如何在Linux环境交叉编译Android所需x265的so库。
静态库是一个包含预编译代码的文件，可以与可执行程序链接以创建单个自包含的可执行文件。静态库中的代码直接链接到可执行文件中，这使得它比动态库更快、更高效。
在上一篇文章中<一步一步解读神经网络编译器TVM(一)——一个简单的例子>，我们简单介绍了什么是TVM以及如何利用Relay IR去编译网络权重然后并运行起来。
在音视频开发领域中，可能会涉及到服务器，客户端多个组件开发，随着流媒体技术日渐成熟和开源支持，服务端需求量相对较少，甚至直接接入第三方的视频云或者语音云实现产品快速集成，而客户端因直接与用户打交道，变化快，需求相对多（特别是多平台客户端）。很多产品都会涉及到PC端（windows，MAC,Linux），移动端开发（android ,ios），甚至是web端,小程序的开发。对于PC端环境，我们再熟悉不过了，无需赘述。本文将介绍android native开发环境的搭建。
疫情期间，宅家两月，对xmake内部做了不少的重构来改进，并且新增了不少实用的新特性，欢迎来体验。
存在交叉编译的情况时，cgo 工具是不可用的。在标准 go 命令的上下文环境中，交叉编译意味着程序构建环境的目标计算架构的标识与程序运行环境的目标计算架构的标识不同，或者程序构建环境的目标操作系统的标识与程序运行环境的目标操作系统的标识不同
在Android NDK开发中，有时候会遇到一个常见的错误:sh ndk-build.cmd command not found。这个错误通常出现在使用Windows操作系统进行NDK编译时。
https://github.com/Arctanxy/DeepLearningDeployment/tree/master/SimplestNCNNExample
上一篇博客《conan入门(十六):profile template功能实现不同平台下profile的统一》以Android NDK交叉编译为例介绍了jinja模板在conan profile中的应用。如果针对不同的Android目标平台(armv7,armv8,x86,x86_64)都要维护一个profile也是挺麻烦的。本文在此基础上，更进一步改进将android NDK 对不同平台armv7,armv8,x86,x86_64交叉编译的profile基本于同一个模板统一实现
它的语法简洁易上手，对新手友好，即使完全不会 lua 也能够快速入门，并且完全无任何依赖，轻量，跨平台。
如果你有定义himix200的工具链文件也可以使用CMAKE_TOOLCHAIN_FILE指定工具链文件来完成交叉编译 参见 https://gitee.com/l0km/faceapi/blob/master/faceapi-rpc-cpp/dependencies/cmake/arm-himix200-linux.toolchain.cmake
交叉编译算是每个嵌入式开发者都会经历的一道坎吧，通俗的描述就是搭建Arm板代码编译环境，让代码能够在Arm板子上跑起来。常用到的编译工具为Makefile和CMake，本篇记录下CMake的常用技巧。
之前的两篇文章主要介绍了音视频SDK中的线程设计和消息队列，其实对那些想从Android转向音视频开发的同学来说，NDK方面的知识是不得不提的“前置条件”，因为音视频开发的主要是C/C++开发，也许有些同学会反驳，Android不是提供了很多音视频相关的工具吗？比如MediaCodec、MediaExtractor等等，且不说这些版本的兼容性，单单是这些工具的格式支持度如何呢？如果遇到不支持的音视频格式怎么办呢？这些工具我们应该学会怎么使用，但是它并不能支持我们深入学习音视频技术，很多跨平台和使用广泛的库都是C/C++的，所以NDK开发是音视频技术学习的“门槛”，本文的目的就是带你从0开始开始学习NDK相关的知识点。
参考 【Android 安装包优化】使用 lib7zr.so 动态库处理压缩文件 ( 修改 7zr 交叉编译脚本 Android.mk | 交叉编译 lib7zr.so 动态库 ) 博客中的 p7zip 源码 , D:\develop\7zip\p7zip_16.02\CPP\ANDROID\7zr\jni\Android.mk 中的 -I 引入头文件参数中 , 涉及的头文件目录 ;
从 arm-linux-gnu-gcc -v 中看到 sysroot目录 /usr/arm-linux-gnu/sys-root/ 为空。 从 yum search 中，也没找到对应的包。看来只能手工去下载编译用的head文件和库文件。
上一篇博客《conan入门(九):NDK交叉编译自己的conan包项目塈profile的定义》中我们以jsonlib为例说明了如何NDK交叉编译自己封装成conan的模块及定义profile简化编译的方式。
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN，用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时，文章也提到了在遇到某些问题时，如何通过调整代码解决。最后，作者通过一个完整的静态编译脚本，使得CNN可以运行在Linux系统上。
cJSON是基于ANSI C的跨平台JSON解析开源库,在嵌入式应用中使用比较广泛, cJSON支持CMAKE编译，本文以脚本形式提供了使用CMAKE基于VS2015/Windows以及GCC/MinGW的编译过程。
配置该环境主要是配合 Android 进行开发 , 目前 Android 中调用 C/C++ 代码使用的都是 CMake 构建项目 , 因此在次数 VS 中要使用 CMake 构建 FFMPEG 的开发环境 ;
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