交叉编译环境安装opencv
1. 如何交叉编译openCV程序
1、意思就是 64位和32位的不兼容。 2、不知道你想表达的是什么意思。 3、是的。 4、DEBUG的程序一般可以调试，release一般无法调试，并且经过优化算法。由于优化算法不同，甚至导致DEBUG的程序和release程序运行结果不一样的情况
2. 在ubantu12.04版本环境下，使用交叉编译工具编译opencv，老出现这个问题，求大神指教！
整个项目的结构图：
编写DetectFaceDemo.java,代码如下：
[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：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* 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，我们将第一个字符去掉
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：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* 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，我们将第一个字符去掉
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.编写测试类：
[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();
}
}
//运行结果:
//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();
}
}
//运行结果:
//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上安装opencv
1，我的环境：
操作系统：Windows 10 64位
IDE: Visual studio Community 2015（此版本免费，基本功能都有，够用）
OpenCV： OpenCV 3.0 for windows（下载地址：http://opencv.org/）
2，首先安装好VS 和 OpenCV，OpenCV的安装其实就是把官方下载的exe解压的自己制定目录。
3，配置OpenCV相关的环境变量，安装完成后在系统的环境里找到“Path”，编辑并在后边加入自己的OpenCV目录，如： “;D:\opencv\build\x86\vc12\bin”
4，新建一个C++的win32控制台项目
5，修改项目的相关配置。具体为：项目--属性-- 配置属性--VC++ 目录
--Include path(包含目录)：
D:\opencv\build\include
D:\opencv\build\include\opencv
D:\opencv\build\include\opencv2
--Lib path（库目录）：
D:\opencv\build\x86\vc12\lib
D:\opencv\build\x86\vc12\staticlib
--链接器--输入--附加依赖项：
opencv_ts300.lib
opencv_world300.lib
6，完成上述步骤，环境基本就可以使用了，此时新建一个cpp文件来运行我们的第一个demo。由于我也是新手，所以网上随手找个一个项目：
cpp] view plain print?
//显示图像文件
#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第一个程序";
//从文件中读取图像
IplImage *pImage = cvLoadImage(pstrImageName, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
//创建窗口
cvNamedWindow(pstrWindowsTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
//在指定窗口中显示图像
cvShowImage(pstrWindowsTitle, pImage);
//等待按键事件
cvWaitKey();
cvDestroyWindow(pstrWindowsTitle);
cvReleaseImage(&pImage);
return 0;
}
4. 如何安装opencv
OpenCV配置教程
1.打开opencv(计算机视觉库) v3.2.0官方版解压下载的压缩包，找到“opencv-3.2.0-vc14.exe”，双击运行，然后将它安装的指定的目录，小编将它安装到D:opencv中，如下图所示。
2.正在安装中，请耐心等待。
3.安装完毕之后准备将opencv配置到电脑中，打开控制面板—系统和安全—系统—高级系统设置—环境变量，找到用户变量中的“PATH”，将下面3个路径添加进去，注意每个路径要有分号隔开，之后点击确定即可，如下图所示。
D:opencvopencvuildx86vc9in;
D:opencvopencvuildx86mingwin;
D:opencvopencvuildcommon bbia32vc9;
5. 交叉编译opencv 自动生成zlib吗
第一步，安装交叉编译工具arm-linux-gcc-4.3.2
xgy@ubuntu:~/toolchain$mkdir arm
xgy@ubuntu:~/toolchain$cd arm
xgy@ubuntu:~/toolchain/arm$tar xvf arm-linux-gcc-4.3.2
解压后，在当目录下会多一个usr目录，由于我不喜欢这目录太深，然后就执行如下命令：
xgy@ubuntu:~/toolchain/arm$cp -rv usr/local/* .
xgy@ubuntu:~/toolchain/arm$rm -rf usr
接下来设置环境变量PATH，执行命令如下：
xgy@ubuntu:~/toolchain/arm$cd
xgy@ubuntu:~$vi .bashrc
在.bashrc文件的最后加入：exportPATH=$PATH:/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/bin 保存退出（：wq）
xgy@ubuntu:~$source .bashrc //使刚设置的值生效
到此本来交叉编译工具就已经安装成功了的，可经过检查却发现下图中左列的arm-linux-g++,arm-linux-gcc是4.3.3版本的（用命令arm-linux-gcc -v 查看），而其它的确是版本的，4.3.2这是一个奇怪现象！
因为我曾试过用4.3.3版本的g++交叉编译opencv2.0总是出错如下：
在这里，我只好创建软链接，使它指向右侧的arm-none-linux-gnueabi-g++，arm-none-linux-gnueabi-gcc。在创建之前先对原来的两个文件做备份。执行命令如下：
在这里再次检查下arm-linux-gcc及arm-linux-g++的版本
命令arm-linux-gcc –v 输出的最后一行是应该是：gcc version 4.3.2 (Sourcery G++ Lite 2008q3-72)在这里说明下，这个很重要：现在所用的arm-linux-gcc实际上使用的是~./toolchain/arm/4.3.2/bin/目录下的arm-none-linux-gnueabi-gcc，而它的include为arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/include,对应的lib为arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/lib,也就是说，你如果用arm-linux-gcc编译程译的话，对头文件它缺省的就找arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/include,对库它缺省的就找 arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/lib，而不是/usr/include /usr/lib，所以如果你要加什么.h .a .so文件的话，记着一定要把这些文件加到这两个目录下去，不然这个交叉编译器会告你找不到所要的库或头文件。这里的原理对于其它交叉编译器也适应（主要指目录结构），只是可能目录名不一样。
OK，到此，交编译器安装成功！
2012-11-2 今天换了一个4.3.2版本的arm-linux-gcc没有发现上面的问题，也许是我以前在复制的时候出错了，用cp命令时最好使用-a选项。
由于opencv2.0依懒于zlib,png、jpeg图形库而我们的arm-linux-gcc 是不带这些库的，它只带了一些基本的库，所以这里我们首先就要交叉编译这些文件，安装到arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/include，arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/lib目录中。库不一定要最新的，库的版本太新了，opencv有可能不认识。
首先安装zlib库，这个是后面两个库的编译基础。
xgy@ubuntu:~/tmp$ tar zxvf zlib-1.2.3.tar.gz
在当前目录下会多一个zlib-1.2.3的目录。
由于 zlib 库的configure 脚本不支持交叉编译选项，只好自己手动临时把 gcc 修改成指向我们的交叉编译器 arm-linux-gcc 。执行如下命令：
xgy@ubuntu:~/tmp$ cd /usr/bin
xgy@ubuntu:/usr/bin$ sudo –i //这里得切换到root用户下才能有权限做下面的操作。
[sudo] password for xgy: //在这里输入xgy用户的密码
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
下面检查下是否换过来了
root@ubuntu:/usr/bin#gcc –v
gcc version4.3.2 (Sourcery G++ Lite 2008q3-72) //为输出的最后一行
root@ubuntu:/usr/bin#ld -v
GNU ld (SourceryG++ Lite 2008q3-72) 2.18.50.20080215
接着切换到原来的目录~/tmp/zlib-1.2.3执行如下命令
root@ubuntu:/usr/bin#su – xgy //注意这里和用命令 suxgy是有区别的，-表示用xgy的环境
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 （如果以前在这个目录下执行过make ,那要先执行makeclean 然后执行make）
xgy@ubuntu:~/tmp/zlib-1.2.3$make install
然后可以去~/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/{include,lib}目录下是否多了一些文件（可以另外再开一个终端查看，这样方便点），如下图：
在这里记着把刚才改过的gcc再改回去，不然后面会出错！！！
接下来安装png库，这个是用来显示png图形的。
xgy@ubuntu:~/tmp$tar jxvf libpng-1.2.18.tar.bz2
xgy@ubuntu:~/tmp$cd libpng-1.2.18/
由于libpng不提供有效的configure脚本（可以查看INSTALL文件），所以只好自己动手改Makefile文件了。
xgy@ubuntu:~/tmp/libpng-1.2.18$cp scripts/makefile.linux Makefile
xgy@ubuntu:~/tmp/libpng-1.2.18$vi Makefile
CC=arm-linux-gcc //修改这里
MKDIR_P=mkdir -p
# where "make install" putslibpng12.a, libpng12.so*,
# libpng12/png.h and libpng12/pngconf.h
# Prefix must be a full pathname.
prefix=/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi
exec_prefix=$(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 //修改这里
ZLIBINC=/home/xgy/toolchain/arm/4.3.2/arm/arm-none-linux-gnueabi/include//修改这里
保存退出后执行如下命令：
xgy@ubuntu:~/tmp/libpng-1.2.18$ make
xgy@ubuntu:~/tmp/libpng-1.2.18$ makeinstall
然后可以去~/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/{include,lib}目录下是否多了一些文件（可以另外再开一个终端查看，这样方便点），如下图：
如果有错，检查下前面的步聚，特别是看zlib有安装有没有出错。
接下来安装jpeg库
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
按此命令进行，然后修 改makefile文件将CC的值改为arm-linux-gcc，一定得改！！
xgy@ubuntu:~/tmp/jpeg-6b$make
安装前需要在 arm-linux 下建个目录，不然安装会出错
xgy@ubuntu:~/tmp/jpeg-6b$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
然后可以去~/toolchain/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/{include, lib}目录下是否多了一些文件（可以另外再开一个终端查看，这样方便点），如下图：
到此，三个库安装完毕！
6. linux里opencv怎么交叉编译
一、交叉编译opencv 构造： 下载：各个库的下载可以直接搜名字到官网下载 几个关键解释： “--prefix=” 后边跟make install时的位置，本例中，libz在make install时将安装到/usr/arm-linux-gnueabihf中 “--host=” 后边跟arm-linux表明使用的是ARM环境 有configure的才能进行configure配置 4）所有的makefile修改类似 Libz的交叉编译 第一步：# ./configure --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --shared 第二步：修改makefile，主要有下边几个，修改的时候通篇参照即可 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的话，ARCH=ARM 第三步：#sudo make #sudo make install Libjpeg的交叉编译 第一步：#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc 第二步：参考1）中方法修改makefile 第三步：#sudo make #sudo make install Libpng的交叉编译 第一步：#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc 第二步：参考1）中方法修改makefile 第三步：#sudo make #sudo make install Yasm的交叉编译 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的交叉编译 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里的参数，因为makefile要调用config.mak，所以修改方法同makefile 第三步：#sudo make #sudo make install Libxvid的交叉编译 第一步：首先切换目录 #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的交叉编译 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：将ffmpeg加入pkg-config 执行#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/ 完毕后使用命令：#source /etc/bash.bashrc 或者单独使用三个export，不过寿命只在一个终端中，终端关闭时就失效。 几个关键解释：--extra-flags指向xvid的安装路径，--extra-ldflags指向x264的路径 安装cmake-gui 执行：#sudo apt-get install cmake-qt-gui Opencv的交叉编译 第一步：修改opencv/platflrms/linux/目录下的arm-gnueabi.toolchain.cmake，将其所有删掉，写入： 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目录下新建build目录，进入build目录，执行命令： #cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake ../ 这时，要保证出现： 第三步：使用cmake-gui打开CMakeCache.txt，去掉所有的无关项，修改CMAKE_INSTALL_PREFIX，来确定make install的目录 第四步：#sudo make #sudo make install 可能出现的错误： opencv编译不通过，出现skip之类的，说明ffmpeg没编译好，或者其编译好了，但是pkg-config没有设置好，一定要设置好其环境 前边几步不通过的话，看看命令有没有少，或者有没有修改好makefile 在arm上使用时，一种方法时直接将编译好的opencv目录下的lib文件拷贝到开发板对应的/lib目录下，其他或者拷贝到自己指定的目录，并设置好环境变量即可使用
7. 关于在arm板上嵌入opencv的问题
cmake 不是编译工具，只是配置工具，在cmake-gui里面把交叉编译器配置好，导入已经交叉编译好的三方库，生成makefile文件，直接在opencv根目录make生成库文件，然后选择连接静态库还是动态库就行了，动态库要把库文件导入到板子上。
opencv在嵌入式平台上效率很低，而且库文件很占地方。
8. 在ARM上运行交叉编译后的opencv文件，没有输出
一、交叉编译opencv
构造：
下载：各个库的下载可以直接搜名字到官网下载
几个关键解释：
“--prefix=” 后边跟make install时的位置，本例中，libz在make install时将安装到/usr/arm-linux-gnueabihf中
“--host=” 后边跟arm-linux表明使用的是ARM环境
有configure的才能进行configure配置
4）所有的makefile修改类似
Libz的交叉编译
第一步：# ./configure --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --shared
第二步：修改makefile，主要有下边几个，修改的时候通篇参照即可
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的话，ARCH=ARM
第三步：#sudo make
#sudo make install
Libjpeg的交叉编译
第一步：#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc
第二步：参考1）中方法修改makefile
第三步：#sudo make
#sudo make install
Libpng的交叉编译
第一步：#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc
第二步：参考1）中方法修改makefile
第三步：#sudo make
#sudo make install
Yasm的交叉编译
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的交叉编译
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里的参数，因为makefile要调用config.mak，所以修改方法同makefile
第三步：#sudo make
#sudo make install
Libxvid的交叉编译
第一步：首先切换目录 #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的交叉编译
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：将ffmpeg加入pkg-config
执行#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/
完毕后使用命令：#source /etc/bash.bashrc
或者单独使用三个export，不过寿命只在一个终端中，终端关闭时就失效。
几个关键解释：--extra-flags指向xvid的安装路径，--extra-ldflags指向x264的路径
安装cmake-gui
执行：#sudo apt-get install cmake-qt-gui
Opencv的交叉编译
第一步：修改opencv/platflrms/linux/目录下的arm-gnueabi.toolchain.cmake，将其所有删掉，写入：
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目录下新建build目录，进入build目录，执行命令：
#cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake ../
这时，要保证出现：
第三步：使用cmake-gui打开CMakeCache.txt，去掉所有的无关项，修改CMAKE_INSTALL_PREFIX，来确定make install的目录
第四步：#sudo make
#sudo make install
可能出现的错误：
opencv编译不通过，出现skip之类的，说明ffmpeg没编译好，或者其编译好了，但是pkg-config没有设置好，一定要设置好其环境
前边几步不通过的话，看看命令有没有少，或者有没有修改好makefile
在arm上使用时，一种方法时直接将编译好的opencv目录下的lib文件拷贝到开发板对应的/lib目录下，其他或者拷贝到自己指定的目录，并设置好环境变量即可使用