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@linux1s1s 2017-09-05T08:46:40.000000Z 字数 1736 阅读 1924

Windows环境使用CMake编译 opencv3.3.0 && opencv_contrib3.3.0

AndroidNDK 2017-09


opencv 从3.0.0开始不在提供合并的库,而是将原先合并的库分开为两个库,分别是:核心功能库拓展功能库。而核心库依然提供Android开发所需要的静态库支持,但是如果需要用到最近大红大紫的人工智能相关功能,必然用到扩展功能库提供的诸如人脸识别等功能,所以需要我们手动CMake生成Android所需要的静态库,这里主要讲如何生成操作,生成我们需要的静态库。

这里顺便吐槽一下,使用caffe框架搭建深度学习训练人脸识别模型,要比opencv给出的人脸识别快很多,opencv-人脸识别还有很大的进步空间。不过遗憾的是caffe目前还没有提供移动端的运行环境,即时PC训练好了模型也没有用武之地,颇感遗憾。

准备材料

下载opencv Tag 3.3.0
下载opencv_contrib Tag 3.3.0
使用git clone或者直接下载压缩包,这两种姿势都可以。

  1. git clone https://github.com/opencv/opencv.git
  2. git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

下载Cmake工具,安装即可。

下载MinGW,安装以后会有相应的g++配置,这一步需要自行勾选,然后下载对应的g++编译包即可,配置完成MinGW大概在500MB左右。
需要配置path环境变量,在命令行中输入gcc -v检验配置是否正确

下载Ant,无需安装,解压后,配置path环境变量即可,可以在命令行中输入ant -v检验配置是否正确。

配置编译环境

打开CMake GUI 如下图配置

此处输入图片的描述

上面一行地址是source所在目录
下面一行地址是编译文件将要放置的目录

接下来需要配CMake的配置参数如下:

  1. Name ANDROID_ABI
  2. Type: STRING
  3. Value: armeabi-v7a

如图所示:
此处输入图片的描述

如上,继续添加:

  1. Name: ANDROID_NDK
  2. Type: Path
  3. Value: H:/android-ndk-r14b
  1. Name: ANDROID_OPENCL_SDK
  2. Type: Path
  3. Value: E:/android-sdk-windows

点击Configure,进入设置编译器阶段,如图

此处输入图片的描述

确定以后,配置cmake的起始路径J:/opencv-source/opencv-3.3.0/platforms/android/android.toolchain.cmake

此处输入图片的描述

配置好以后,如图所示:

此处输入图片的描述

配置运行一段时间以后,然后搜索OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,配置一下opencv_contrib/modules的路径所在地。

配置完以后如下:

此处输入图片的描述

再点击Generate,如图所示。

此处输入图片的描述

开始编译

进入到上面配置的编译文件将要放置的目录,进入命令行,输入:

  1. mingw32-make

如果一切顺利话,大概30分钟以后,会Build成功,接下来再输入:

  1. mingw32-make install

一般会顺利的输出生成的测试apk。

特殊情况

上面顺利的话就不用往下看了,如果遇到报错,一般是在编译的时候出现找不到文件之类的奇怪问题。

而提示找不到的文件其实在我们本地的目录.cache\xfeatures2d\boostdesc中,如下所示:

此处输入图片的描述

把上面的文件前缀统统去掉,copy到opencv_contrib-3.3.0\modules\xfeatures2d\src即可

参考:Error with "boostdesc_bgm.i" while compiling on Ubuntu 16.04

然后,如果提示还缺少文件,那么同样的思路,到.cache\xfeatures2d\vgg目录,把剩下的所有.i后缀文件统一copy到上面的目录即可,如图所示:

此处输入图片的描述

如果没有这些文件,可以到这里下载。

最后,我们找一下生成的静态链接库,在J:\opencv-source\build\armeabi\lib\armeabi目录下。

此处输入图片的描述

如果实在搞不定,最后的静态库可以到这里下载。

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