交叉編譯環境安裝opencv
1. 如何交叉編譯openCV程序
1、意思就是 64位和32位的不兼容。 2、不知道你想表達的是什麼意思。 3、是的。 4、DEBUG的程序一般可以調試，release一般無法調試，並且經過優化演算法。由於優化演算法不同，甚至導致DEBUG的程序和release程序運行結果不一樣的情況
2. 在ubantu12.04版本環境下，使用交叉編譯工具編譯opencv，老出現這個問題，求大神指教！
整個項目的結構圖：
編寫DetectFaceDemo.java,代碼如下：
[java] view
plainprint?
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路徑會多列印一個『/』，因此總是出現如下錯誤
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我們將第一個字元去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路徑會多列印一個『/』，因此總是出現如下錯誤
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我們將第一個字元去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
3.編寫測試類：
[java] view
plainprint?
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//運行結果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//運行結果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png
3. 如何在win10上安裝opencv
1，我的環境：
操作系統：Windows 10 64位
IDE: Visual studio Community 2015（此版本免費，基本功能都有，夠用）
OpenCV： OpenCV 3.0 for windows（下載地址：http://opencv.org/）
2，首先安裝好VS 和 OpenCV，OpenCV的安裝其實就是把官方下載的exe解壓的自己制定目錄。
3，配置OpenCV相關的環境變數，安裝完成後在系統的環境里找到「Path」，編輯並在後邊加入自己的OpenCV目錄，如： 「;D:\opencv\build\x86\vc12\bin」
4，新建一個C++的win32控制台項目
5，修改項目的相關配置。具體為：項目--屬性-- 配置屬性--VC++ 目錄
--Include path(包含目錄)：
D:\opencv\build\include
D:\opencv\build\include\opencv
D:\opencv\build\include\opencv2
--Lib path（庫目錄）：
D:\opencv\build\x86\vc12\lib
D:\opencv\build\x86\vc12\staticlib
--鏈接器--輸入--附加依賴項：
opencv_ts300.lib
opencv_world300.lib
6，完成上述步驟，環境基本就可以使用了，此時新建一個cpp文件來運行我們的第一個demo。由於我也是新手，所以網上隨手找個一個項目：
cpp] view plain print?
//顯示圖像文件
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")
int main()
{
const char *pstrImageName = "IMG_0897.JPG";
const char *pstrWindowsTitle = "OpenCV第一個程序";
//從文件中讀取圖像
IplImage *pImage = cvLoadImage(pstrImageName, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
//創建窗口
cvNamedWindow(pstrWindowsTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
//在指定窗口中顯示圖像
cvShowImage(pstrWindowsTitle, pImage);
//等待按鍵事件
cvWaitKey();
cvDestroyWindow(pstrWindowsTitle);
cvReleaseImage(&pImage);
return 0;
}
4. 如何安裝opencv
OpenCV配置教程
1.打開opencv(計算機視覺庫) v3.2.0官方版解壓下載的壓縮包，找到「opencv-3.2.0-vc14.exe」，雙擊運行，然後將它安裝的指定的目錄，小編將它安裝到D:opencv中，如下圖所示。
2.正在安裝中，請耐心等待。
3.安裝完畢之後准備將opencv配置到電腦中，打開控制面板—系統和安全—系統—高級系統設置—環境變數，找到用戶變數中的「PATH」，將下面3個路徑添加進去，注意每個路徑要有分號隔開，之後點擊確定即可，如下圖所示。
D:opencvopencvuildx86vc9in;
D:opencvopencvuildx86mingwin;
D:opencvopencvuildcommon bbia32vc9;
5. 交叉編譯opencv 自動生成zlib嗎
第一步，安裝交叉編譯工具arm-linux-gcc-4.3.2
xgy@ubuntu:~/toolchain$mkdir arm
xgy@ubuntu:~/toolchain$cd arm
xgy@ubuntu:~/toolchain/arm$tar xvf arm-linux-gcc-4.3.2
解壓後，在當目錄下會多一個usr目錄，由於我不喜歡這目錄太深，然後就執行如下命令：
xgy@ubuntu:~/toolchain/arm$cp -rv usr/local/* .
xgy@ubuntu:~/toolchain/arm$rm -rf usr
接下來設置環境變數PATH，執行命令如下：
xgy@ubuntu:~/toolchain/arm$cd
xgy@ubuntu:~$vi .bashrc
在.bashrc文件的最後加入：exportPATH=$PATH:/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/bin 保存退出（：wq）
xgy@ubuntu:~$source .bashrc //使剛設置的值生效
到此本來交叉編譯工具就已經安裝成功了的，可經過檢查卻發現下圖中左列的arm-linux-g++,arm-linux-gcc是4.3.3版本的（用命令arm-linux-gcc -v 查看），而其它的確是版本的，4.3.2這是一個奇怪現象！
因為我曾試過用4.3.3版本的g++交叉編譯opencv2.0總是出錯如下：
在這里，我只好創建軟鏈接，使它指向右側的arm-none-linux-gnueabi-g++，arm-none-linux-gnueabi-gcc。在創建之前先對原來的兩個文件做備份。執行命令如下：
在這里再次檢查下arm-linux-gcc及arm-linux-g++的版本
命令arm-linux-gcc –v 輸出的最後一行是應該是：gcc version 4.3.2 (Sourcery G++ Lite 2008q3-72)在這里說明下，這個很重要：現在所用的arm-linux-gcc實際上使用的是~./toolchain/arm/4.3.2/bin/目錄下的arm-none-linux-gnueabi-gcc，而它的include為arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/include,對應的lib為arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/lib,也就是說，你如果用arm-linux-gcc編譯程譯的話，對頭文件它預設的就找arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/include,對庫它預設的就找 arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/lib，而不是/usr/include /usr/lib，所以如果你要加什麼.h .a .so文件的話，記著一定要把這些文件加到這兩個目錄下去，不然這個交叉編譯器會告你找不到所要的庫或頭文件。這里的原理對於其它交叉編譯器也適應（主要指目錄結構），只是可能目錄名不一樣。
OK，到此，交編譯器安裝成功！
2012-11-2 今天換了一個4.3.2版本的arm-linux-gcc沒有發現上面的問題，也許是我以前在復制的時候出錯了，用cp命令時最好使用-a選項。
由於opencv2.0依懶於zlib,png、jpeg圖形庫而我們的arm-linux-gcc 是不帶這些庫的，它只帶了一些基本的庫，所以這里我們首先就要交叉編譯這些文件，安裝到arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/include，arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/lib目錄中。庫不一定要最新的，庫的版本太新了，opencv有可能不認識。
首先安裝zlib庫，這個是後面兩個庫的編譯基礎。
xgy@ubuntu:~/tmp$ tar zxvf zlib-1.2.3.tar.gz
在當前目錄下會多一個zlib-1.2.3的目錄。
由於 zlib 庫的configure 腳本不支持交叉編譯選項，只好自己手動臨時把 gcc 修改成指向我們的交叉編譯器 arm-linux-gcc 。執行如下命令：
xgy@ubuntu:~/tmp$ cd /usr/bin
xgy@ubuntu:/usr/bin$ sudo –i //這里得切換到root用戶下才能有許可權做下面的操作。
[sudo] password for xgy: //在這里輸入xgy用戶的密碼
root@ubuntu:~# cd /usr/bin
root@ubuntu:/usr/bin# mv gcc gcc_back
root@ubuntu:/usr/bin# mv ld ld_back
root@ubuntu:/usr/bin# ln -sv/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/bin/arm-linux-gcc ./gcc
root@ubuntu:/usr/bin# ln -sv/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/bin/arm-linux-ld ./ld
下面檢查下是否換過來了
root@ubuntu:/usr/bin#gcc –v
gcc version4.3.2 (Sourcery G++ Lite 2008q3-72) //為輸出的最後一行
root@ubuntu:/usr/bin#ld -v
GNU ld (SourceryG++ Lite 2008q3-72) 2.18.50.20080215
接著切換到原來的目錄~/tmp/zlib-1.2.3執行如下命令
root@ubuntu:/usr/bin#su – xgy //注意這里和用命令 suxgy是有區別的，-表示用xgy的環境
xgy@ubuntu:~$ cdtmp/zlib-1.2.3/
xgy@ubuntu:~/tmp/zlib-1.2.3$./configure --prefix=/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/--shared
xgy@ubuntu:~/tmp/zlib-1.2.3$make （如果以前在這個目錄下執行過make ,那要先執行makeclean 然後執行make）
xgy@ubuntu:~/tmp/zlib-1.2.3$make install
然後可以去~/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/{include,lib}目錄下是否多了一些文件（可以另外再開一個終端查看，這樣方便點），如下圖：
在這里記著把剛才改過的gcc再改回去，不然後面會出錯！！！
接下來安裝png庫，這個是用來顯示png圖形的。
xgy@ubuntu:~/tmp$tar jxvf libpng-1.2.18.tar.bz2
xgy@ubuntu:~/tmp$cd libpng-1.2.18/
由於libpng不提供有效的configure腳本（可以查看INSTALL文件），所以只好自己動手改Makefile文件了。
xgy@ubuntu:~/tmp/libpng-1.2.18$cp scripts/makefile.linux Makefile
xgy@ubuntu:~/tmp/libpng-1.2.18$vi Makefile
CC=arm-linux-gcc //修改這里
MKDIR_P=mkdir -p
# where "make install" putslibpng12.a, libpng12.so*,
# libpng12/png.h and libpng12/pngconf.h
# Prefix must be a full pathname.
prefix=/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi
exec_prefix=$(prefix)
# Where the zlib library and include filesare located.
#ZLIBLIB=/usr/local/lib
#ZLIBINC=/usr/local/include
ZLIBLIB=/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/arm/arm-none-linux-gnueabi/lib //修改這里
ZLIBINC=/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/arm/arm-none-linux-gnueabi/include//修改這里
保存退出後執行如下命令：
xgy@ubuntu:~/tmp/libpng-1.2.18$ make
xgy@ubuntu:~/tmp/libpng-1.2.18$ makeinstall
然後可以去~/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/{include,lib}目錄下是否多了一些文件（可以另外再開一個終端查看，這樣方便點），如下圖：
如果有錯，檢查下前面的步聚，特別是看zlib有安裝有沒有出錯。
接下來安裝jpeg庫
xgy@ubuntu:~/tmp/libpng-1.2.18$ cd ..
xgy@ubuntu:~/tmp$tar zxvf jpegsrc.v6b.tar.gz
xgy@ubuntu:~/tmp/jpeg-6b$
xgy@ubuntu:~/tmp/jpeg-6b$ ./configure --prefix=/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/--host=arm-linux --enable-shared
按此命令進行，然後修 改makefile文件將CC的值改為arm-linux-gcc，一定得改！！
xgy@ubuntu:~/tmp/jpeg-6b$make
安裝前需要在 arm-linux 下建個目錄，不然安裝會出錯
xgy@ubuntu:~/tmp/jpeg-6b$mkdir -pv /home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/man/man1
mkdir: created directory `/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/man/man1
xgy@ubuntu:~/tmp/jpeg-6b$ make install
然後可以去~/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/{include, lib}目錄下是否多了一些文件（可以另外再開一個終端查看，這樣方便點），如下圖：
到此，三個庫安裝完畢！
6. linux里opencv怎麼交叉編譯
一、交叉編譯opencv 構造： 下載：各個庫的下載可以直接搜名字到官網下載 幾個關鍵解釋： 「--prefix=」 後邊跟make install時的位置，本例中，libz在make install時將安裝到/usr/arm-linux-gnueabihf中 「--host=」 後邊跟arm-linux表明使用的是ARM環境 有configure的才能進行configure配置 4）所有的makefile修改類似 Libz的交叉編譯 第一步：# ./configure --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --shared 第二步：修改makefile，主要有下邊幾個，修改的時候通篇參照即可 CC=arm-linux-gnueabihf-gcc AR=arm-linux-gnueabihf-ar rc RANLIB=arm-linux-gnueabihf-ranlib STRIP = arm-linux-gnueabihf-strip 如果有ARCH的話，ARCH=ARM 第三步：#sudo make #sudo make install Libjpeg的交叉編譯 第一步：#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc 第二步：參考1）中方法修改makefile 第三步：#sudo make #sudo make install Libpng的交叉編譯 第一步：#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc 第二步：參考1）中方法修改makefile 第三步：#sudo make #sudo make install Yasm的交叉編譯 第一步：#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static 第二步：修改makefile 第三步：#sudo make #sudo make install Libx264的交叉編譯 第一步：#CC=arm-linux-gnueabihf-gcc ./configure --enable-shared --host=arm-linux --disable-asm --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf 第二步：修改config.mak里的參數，因為makefile要調用config.mak，所以修改方法同makefile 第三步：#sudo make #sudo make install Libxvid的交叉編譯 第一步：首先切換目錄 #cd build/generic 第二步：#./configure --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --host=arm-linux --disable-assembly 第三步：#sudo make #sudo make install ffmpeg的交叉編譯 第一步： ./configure --enable-cross-compile --target-os=linux --cc=arm-linux-gnueabihf-gcc --arch=arm --enable-shared --disable-static --enable-gpl --enable-nonfree --enable-ffmpeg --disable-ffplay --enable-ffserver --enable-swscale --enable-pthreads --disable-yasm --disable-stripping --enable-libx264 --enable-libxvid --extra-cflags=-I/usr/arm-linux-gnueabihf/include --extra-ldflags=-L/usr/arm-linux-gnueabihf/lib --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf 第二步：修改makefile文件 第三步：#sudo make #sudo make install 第四步：將ffmpeg加入pkg-config 執行#sudo gedit /etc/bash.bashrc，在末尾加入 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/arm-linux-gnueabihf/lib/ export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/arm-linux-gnueabihf /lib/pkgconfig export PKG_CONFIG_LIBDIR=$PKG_CONFIG_LIBDIR:/usr/arm-linux-gnueabihf /lib/ 完畢後使用命令：#source /etc/bash.bashrc 或者單獨使用三個export，不過壽命只在一個終端中，終端關閉時就失效。 幾個關鍵解釋：--extra-flags指向xvid的安裝路徑，--extra-ldflags指向x264的路徑 安裝cmake-gui 執行：#sudo apt-get install cmake-qt-gui Opencv的交叉編譯 第一步：修改opencv/platflrms/linux/目錄下的arm-gnueabi.toolchain.cmake，將其所有刪掉，寫入： set( CMAKE_SYSTEM_NAME Linux ) set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm ) set( CMAKE_C_COMPILER arm-linux-gnueabihf-gcc ) set( CMAKE_CXX_COMPILER arm-linux-gnueabihf-g++ ) 第二步：在opencv目錄下新建build目錄，進入build目錄，執行命令： #cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake ../ 這時，要保證出現： 第三步：使用cmake-gui打開CMakeCache.txt，去掉所有的無關項，修改CMAKE_INSTALL_PREFIX，來確定make install的目錄 第四步：#sudo make #sudo make install 可能出現的錯誤： opencv編譯不通過，出現skip之類的，說明ffmpeg沒編譯好，或者其編譯好了，但是pkg-config沒有設置好，一定要設置好其環境 前邊幾步不通過的話，看看命令有沒有少，或者有沒有修改好makefile 在arm上使用時，一種方法時直接將編譯好的opencv目錄下的lib文件拷貝到開發板對應的/lib目錄下，其他或者拷貝到自己指定的目錄，並設置好環境變數即可使用
7. 關於在arm板上嵌入opencv的問題
cmake 不是編譯工具，只是配置工具，在cmake-gui裡面把交叉編譯器配置好，導入已經交叉編譯好的三方庫，生成makefile文件，直接在opencv根目錄make生成庫文件，然後選擇連接靜態庫還是動態庫就行了，動態庫要把庫文件導入到板子上。
opencv在嵌入式平台上效率很低，而且庫文件很佔地方。
8. 在ARM上運行交叉編譯後的opencv文件，沒有輸出
一、交叉編譯opencv
構造：
下載：各個庫的下載可以直接搜名字到官網下載
幾個關鍵解釋：
「--prefix=」 後邊跟make install時的位置，本例中，libz在make install時將安裝到/usr/arm-linux-gnueabihf中
「--host=」 後邊跟arm-linux表明使用的是ARM環境
有configure的才能進行configure配置
4）所有的makefile修改類似
Libz的交叉編譯
第一步：# ./configure --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --shared
第二步：修改makefile，主要有下邊幾個，修改的時候通篇參照即可
CC=arm-linux-gnueabihf-gcc
AR=arm-linux-gnueabihf-ar rc
RANLIB=arm-linux-gnueabihf-ranlib
STRIP = arm-linux-gnueabihf-strip
如果有ARCH的話，ARCH=ARM
第三步：#sudo make
#sudo make install
Libjpeg的交叉編譯
第一步：#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc
第二步：參考1）中方法修改makefile
第三步：#sudo make
#sudo make install
Libpng的交叉編譯
第一步：#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc
第二步：參考1）中方法修改makefile
第三步：#sudo make
#sudo make install
Yasm的交叉編譯
第一步：#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static
第二步：修改makefile
第三步：#sudo make
#sudo make install
Libx264的交叉編譯
第一步：#CC=arm-linux-gnueabihf-gcc ./configure --enable-shared --host=arm-linux --disable-asm --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf
第二步：修改config.mak里的參數，因為makefile要調用config.mak，所以修改方法同makefile
第三步：#sudo make
#sudo make install
Libxvid的交叉編譯
第一步：首先切換目錄 #cd build/generic
第二步：#./configure --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --host=arm-linux --disable-assembly
第三步：#sudo make
#sudo make install
ffmpeg的交叉編譯
第一步：
./configure --enable-cross-compile --target-os=linux --cc=arm-linux-gnueabihf-gcc --arch=arm --enable-shared --disable-static --enable-gpl --enable-nonfree --enable-ffmpeg --disable-ffplay --enable-ffserver --enable-swscale --enable-pthreads --disable-yasm --disable-stripping --enable-libx264 --enable-libxvid --extra-cflags=-I/usr/arm-linux-gnueabihf/include --extra-ldflags=-L/usr/arm-linux-gnueabihf/lib --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf
第二步：修改makefile文件
第三步：#sudo make
#sudo make install
第四步：將ffmpeg加入pkg-config
執行#sudo gedit /etc/bash.bashrc，在末尾加入
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/arm-linux-gnueabihf/lib/
export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/arm-linux-gnueabihf /lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_LIBDIR=$PKG_CONFIG_LIBDIR:/usr/arm-linux-gnueabihf /lib/
完畢後使用命令：#source /etc/bash.bashrc
或者單獨使用三個export，不過壽命只在一個終端中，終端關閉時就失效。
幾個關鍵解釋：--extra-flags指向xvid的安裝路徑，--extra-ldflags指向x264的路徑
安裝cmake-gui
執行：#sudo apt-get install cmake-qt-gui
Opencv的交叉編譯
第一步：修改opencv/platflrms/linux/目錄下的arm-gnueabi.toolchain.cmake，將其所有刪掉，寫入：
set( CMAKE_SYSTEM_NAME Linux )
set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm )
set( CMAKE_C_COMPILER arm-linux-gnueabihf-gcc )
set( CMAKE_CXX_COMPILER arm-linux-gnueabihf-g++ )
第二步：在opencv目錄下新建build目錄，進入build目錄，執行命令：
#cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake ../
這時，要保證出現：
第三步：使用cmake-gui打開CMakeCache.txt，去掉所有的無關項，修改CMAKE_INSTALL_PREFIX，來確定make install的目錄
第四步：#sudo make
#sudo make install
可能出現的錯誤：
opencv編譯不通過，出現skip之類的，說明ffmpeg沒編譯好，或者其編譯好了，但是pkg-config沒有設置好，一定要設置好其環境
前邊幾步不通過的話，看看命令有沒有少，或者有沒有修改好makefile
在arm上使用時，一種方法時直接將編譯好的opencv目錄下的lib文件拷貝到開發板對應的/lib目錄下，其他或者拷貝到自己指定的目錄，並設置好環境變數即可使用