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数字芯片设计，你不得不知道的那些事
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X86、ARM、RISC-V，MIPS傻傻分不清楚？一文带你看懂！
最近因为工作需要编译了openjdk-8，在这里记录一下编译流程和遇到的问题。本次编译了amd64和arm64两个版本。目录amd64安装依赖编译arm64参考内容amd64环境：ubuntu2004编译的代码是openjdk-8u41-b04-linux-x64-14_jan_2020cd openjdk
./configure根据configure的提示安装编译依赖，需要安装jdk7或者jd
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2024-07-17 20:58:22
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一、整体介绍1、本篇博客介绍opencv3.2 交叉编译过程，自己备用。2、不同的linux系统、opencv版本、arm编译器，opencv交叉编译方法会有所不同。本文提供一个已验证可实行的方法：Ubuntu14.04+Opencv3.2+arm-linux-gcc-4.3.2。二、操作步骤1、在 opencv 交叉编译之前要先进行依赖库的交叉编译，然后才能进行 opencv 库的交叉编译（因为
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2024-05-26 17:35:14
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目的：将OpenCV移植到ARM板上PC操作系统：VMWare虚拟机上安装的Ubuntu 20.04（x86_64）OpenCV版本：3.4.12交叉工具链：arm-linux-gnueabihf，gcc version 9.3.0目标平台：arm板编译时间：2021.08.20所谓的将OpenCV移植到某个平台，就是用该平台对应的编译器将OpenCV源代码编译成so库。OpenCV里面
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2024-02-27 22:00:50
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众所周知，Gpu加速技术对图像处理具有很大的影响，在前面的博客中通过对比验证了Gpu加速技术对图像滤波的高效率。但是Gpu技术并不是万能的，本文通过比较发现Gpu计算直方图的效率并没有传统计算方法效率高。下面表格是对比结果，时间是通过运行20次求平均值而得，后面给出相应的比较代码。由结果可以看出Cpu计算直方图是运行效率更高，当对图片数据库进
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2024-03-03 10:45:24
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大纲ORB-SLAM特征提取之SIMD优化一、优化手段1、NEON2、SSE二、cv::gaussianblur函数优化三、cv::FAST函数优化四、原因分析 ORB-SLAM特征提取之SIMD优化一、优化手段1、NEONNEON是基于ARM架构的一种128位的SIMD(Single Instruction, Multiple Data,单指令、多数据)的拓展结构，具体的细节在这里不做过多的介
前言： 上篇我们已经用opencv实现了人脸识别，现在我们就用人脸识别来做一个考勤管理系统。 该系统开发工具是 ：win10，Qt Creator ，qt框架，opencv3.4.4， sqlite3一、功能描述1、实时显示当前时间；2、通过opencv实现人脸识别打卡；2、显示管
1、安装辅助软件1.1、安装arm-linux-g++下载arm-linux-gcc-4.3.2.tgz。然后使用#tar -zxvf arm-linux-gcc-4.3.2.tgz -C /命令解压。可以看到其已经被解压到/usr/local/arm/4.3.2目录下了。使用命令#vim /etc/bash.bashrc打开文件进行配置。在最后一行输入下面一句
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2024-08-07 14:07:36
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1、编译到一半时出现 fatal error:can’t writePCH file: No space left on device 【问题分析】根据错误提示可知，是磁盘空间不足啦。因为pcDuino V3只有4GB nandflash空间，而编译出来的OpenCV占用空间非常大，所以出现该问题。【问题解决】在扩展的TF卡上编译。2、接上个问题。编译出现错误：cmake
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2024-03-27 11:50:52
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环境：Ubuntu12.10 + friendlyarm smart210 + arm-linux-gcc 4.3.3 + opencv2.3.1 + cmake 2.8.7准备工作：下载opencv2.3.1安装包，arm-linux交叉编译器工具包解压arm-linux-gcc 4.3.3.tar.gz: tar zxvf arm-linux-gcc 4.3.3.tar.gz -C /-C的意
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2024-03-22 05:26:32
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0. 温馨提示不要尝试vnc虚拟桌面，不要尝试高版本ubuntu镜像，更不要尝试交叉编译。当然做以上这些尝试你确实可以学到更多东西，不止学会怎么用这个板子。 1. 准备所需材料1.1 opencv3.2 : https://opencv.org/release
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2024-07-05 21:15:23
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Cmake的安装
OpenCV 2.2以后版本需要使用Cmake生成makefile文件，因此需要先安装cmake。ubuntu下安装cmake比较简单，apt-get install cmake如果觉得自带的版本不符合要求，可以下载安装包。下载最新版的安装包：http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html这里下载已经编译好的，
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2024-05-11 20:51:24
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Cmake的安装
OpenCV 2.2以后版本需要使用Cmake生成makefile文件，因此需要先安装cmake。ubuntu下安装cmake比较简单，apt-get install cmake如果觉得自带的版本不符合要求，可以下载安装包。下载最新版的安装包：http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html这里下载已经编译好的，这样只需要解
一、开发环境操作系统：fedora14Opencv版本：2.0Qt版本：4.7arm：mini6410交叉编译工具：arm-linux-gcc-4.5.1 二、安装与配置Linux系统的安装，交叉Qt-creator的安装还有交叉编译工具的安装，网上说的基本都没什么问题，测试后都可以用。这里安装Qt-Creator遇到了一点小问题，按照网上的和mini6410开发手册上的安装方法太复杂了
在我们做opencv的图像视频采集的和处理的时候，难免会用到摄像头来采集视频图像。而我们在电脑上运行调用opencv的打开摄像头和打开视频的程序时，这时候是可以运行成功的，然后当我们以为移植把opencv的库移植到arm板上，在运行我们的程序应该也是可以顺利打开摄像头的。只有自己到后面动手移植过去的时候才发现运行到打开摄像头和打开视频文件的时候就发生段错误；因为无法读取图像文件。那么问什么PC机上
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2024-07-08 14:15:32
60阅读
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它可在多个平台上运行，包括Linux，Windows，MacOS等。此外，OpenCV还支持在ARM架构的设备上运行，例如树莓派，Jetson Nano等。在本文中，我们将着重介绍在ARM架构Linux系统上使用OpenCV的过程，以及如何编译并
原创
2024-04-19 10:15:49
91阅读
OpenCV是一个用于计算机视觉和机器学习的开源库，可以帮助开发人员轻松处理图像和视频数据。而Linux系统则是一种开放源代码的操作系统，广泛应用于各种嵌入式设备和计算机系统中。ARM架构是一种流行的处理器架构，广泛应用于移动设备和嵌入式系统中。
在嵌入式设备开发领域，将OpenCV库部署到Linux系统上运行，尤其是在ARM架构的设备上运行，是一项具有挑战性的任务。然而，随着技术的不断发展和开
原创
2024-03-11 11:56:00
115阅读
在软件开发领域，OpenCV 是一个广泛使用的开源计算机视觉库。该库提供了很多强大的功能，包括图像和视频处理、特征检测、对象识别和机器学习等。无论是大规模的工业应用还是个人项目，OpenCV 都能够为开发人员提供便捷的解决方案。然而，当我们将 OpenCV 应用于 ARM Linux 平台时，可能会面临一些挑战。本文将重点介绍在 ARM Linux 上使用 OpenCV 的方法和注意事项。
首先
原创
2024-02-05 10:46:48
118阅读
实现Python ARM OpenCV的步骤和代码解释
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何在Python中使用OpenCV库进行ARM开发。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频。ARM是一种基于RISC架构的处理器，广泛应用于嵌入式系统和移动设备。
## 整体流程
下面是实现Python ARM OpenCV的步骤的总览：
```mermaid
sequenceD
原创
2024-01-17 08:30:47
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之前写了一个自己当时的操作流程，偶然看到一个当时自己移植opencv的总结，当时用了一个月才弄明白怎么回事，这里放到这里，一是保留，也希望其他人能在这里节省时间。嵌入式ARM系统中安装这里使用的是Opencv1.0.0版。首先说明这里之所以取1.0版本，是因为当时我的编译器是3.4.1，我试过编译2.0的但是不行。后来分析了一下它的部分代码，发现里边有宏定义要求4.0以上的才行。所以以后也就都用1
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2023-11-15 15:26:29
375阅读
