MCU部署OpenCV的“配置篇

书接上文，本期小编将带着大家一起来搭建开发环境，并最终将编译出来的代码部署到目标平台。

相信大家已经迫不及待，话不多说，直接开整。

说在前头，有几个小工具需要提前安装下：

为了保证最终镜像的调试与验证, 安装MCUXPresso作为调试IDE，然后还需要一个串口终端来查看打印（例如TeraTerm，Putty等）

安装Git软件，负责获取OpenCV源码以及后续代码的维护

当然，如果想在Linux下开发的话，可能还需要一丢丢的Linux操作基础。
不过，小编这里就以Windows为例进行说明了，Linux环境下的操作可以说：如有雷同，那必然不是巧合。

环境搭建

1. 下载OpenCV源码：https://github.com/opencv/opencv.git 找一个喜欢的位置，执行以下指令，获取源码：

git clone --depth=1 https://github.com/opencv/opencv.git

2. 下载安装Windows特供版CMake：https://cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.2-win64-x64.zip 再找一个我们喜欢的位置，解压之：

your_path/cmake-3.10.2-win64-x64

3. 之前说到，因为我们这里不借助IDE来进行代码的编译工作，就需要依靠Make工具来完成这一任务。下载MinGW，https://sourceforge.net/projects/mingw/files/latest/download 这里已包含了Make工具。下载完成后就是一键下一步，直到安装成功：

your_path/MinGW

4. 选择交叉工具链，有两个选择：Keil提供的ARMCLang，或是MCUXpresso中提供的gcc工具链arm-none-eabi-gcc。考虑到Keil作为收费软件，这里直接选择后者。

不过，这里只是编译代码的工具不同而已，不会影响后续OpenCV代码的配置。

5. 从小编自己的代码仓库https://gitee.com/crist_xu/opencv_mcu 找到下面两个文件夹，放到上面下载的OpenCV代码路径中：

fake_root中是一些头文件和工具链配置文件。

opencv32_stdint用来重新定义int类型，这个是必要的。

OpenCV模块配置

1. 在源码路径下，新建文件夹用来存放编译后的代码，起名build。之后在此文件夹中执行：

your_path/cmake-3.10.2-win64-x64incmake-gui.exe ...

打开CMake，长这个样子：

2. 点击Configure，进行工程配置

这里能够指定工程管理工具，如果想使用MCXPresso IDE的话，可以选择Eclipse CDT4 – MinGW Makefiles 这样一来会生成一个eclipse 工程，就可以使用IDE操作了。

不过，小编要反其道而行，选择MinGW Makefiles，这样我们可以直接使用命令行的形式进行代码编译。

之后点击Specify toolchain file for cross-compiling并点击Next：

下一步是修改工具链文件，指定编译器路径等。

在上文提到的fake_root文件夹中找到armgcc.cmake / gcc.cmake，如果想要使用ARMCLANG，编辑armgcc.cmake：

这里的HELPER_FILE_PATH就是fake_root文件夹的位置；而TOOLCHAIN_DIR是Keil的安装位置，主要是为了让CMake能够找到对应的工具链。

如果是想要使用gcc的话，就打开编辑gcc.cmake：

这里的HELPER_FILE_PATH依旧是fake_root文件夹的位置，而TOOLCHAIN_DIR这里就是MCUXpresso的对应位置。

修改好之后，直接选择GCC作为工具链并点击继续：

点击Finish：

等待配置运行结束，所有属性将以红色字体高亮显示：

3. 模块配置，最好是先点击Grouped以及Advanced，这样一来模块被归类，就可以很容易找到那些关键分子。

这里我们回忆一下上一篇文章提到的，因为OpenCV包罗万象，拥有众多模块。而不是所有的模块都适合运行在MCU平台上，例如那些需要依赖于OS支持即多进程的模块，因此需要进行小心的适配：大家一定要严格按下表进行配置勾选：

groups	options
Ungrouped Entries	Unchecked all
BLAS	Skipped
BUILD	Checked: BUILD_JPEG, BUILD_OPENJPEG, BUILD_PNG, BUILD_opencv_core, BUILD_opencv_features2d, BUILD_opencv_highgui, BUILD_opencv_imgcodecs, BUILD_opencv_imgproc, BUILD_opencv_video BUILD_opencv_world
CLAMDBLAS	Skipped
CLAMDFT	Skipped
CMAKE	Skipped, but can change the CMAKE_BUILD_TYPE(Debug / Release) if you want
CPACK	Unchecked all
CPU	Skipped
CV	Unchecked all
DC1391	Skipped
ENABLE	Unchecked all except the ENABLE_FAST_MATH
HIGHGUI	Unchecked
HOST	Skipped
INSTALL	Skipped
OPENCV	Checked: OPENCV_DISABLE_FILESYSTEM_SUPPORT, OPENCV_DISABLE_THREAD_SUPPORT, OPENCV_ENABLE_MEMALIGN
OPJ	Unchecked all
OpenBLAS	Skipped
PNG	Skipped
PYTHON2 / PYTHON3	Skipped
VIDEOIO	Unchecked all
WITH	Checked: WITH_OPENJPEG, WITH_PNG
ZLIB	Skipped

之后再次点击Configure并点击Generate：

4. 代码编译：在build文件夹中，打开PowerShell命令行，运行Make：

your_path/MinGW/bin/mingw32-make.exe -j7

 

 

5. 经过漫长的等待，会获得5个静态库，libopencv_world.a，这是build/lib下所有图像处理函数的大集合；其他四个是针对图像编解码的函数：

至此，我们就基本完成了OpenCV源码的配置与编译，并最终获得了5个可爱的静态库，下一步就是如何将其部署到我们的MCU平台上。

编辑：黄飞