之前寫了乙個自己當時的操作流程，
偶然看到乙個當時自己移植opencv的總結，
當時用了乙個月才弄明白怎麼回事，
這裡放到這裡，
一是保留，也希望其他人能在這裡節省時間。
嵌入式arm系統中安裝
這裡使用的是opencv1.0.0版。
首先說明這裡之所以取1.0版本，
是因為當時我的編譯器是3.4.1，
我試過編譯2.0的但是不行。
後來分析了一下它的部分**，
發現裡邊有巨集定義要求4.0以上的才行。
所以以後也就都用1.0了。
下邊是操作步驟：
首先解壓檔案：tar -jxvf opencv-1.0.0
之後：opencv庫編譯
--host=arm-linux :指出交叉編譯arm平台
--without-gtk:忽略gtk＋2.0 windows
--without-carbon: 不使用mac os上的x庫
--without-quicktime
--without-1394libs
--without-ffmpeg
--without-python
--without-swig
--enable-static :生成靜態庫
--disable-shared:不生成動態庫
--prefix=/usr/local/opencv :指定檔案安裝路徑
--exec-perfix=/usr/local/opencv :當前未知
cxxflags=-o2 ：對編譯進行優化//在編譯時，盡量用-o2進行優化，否則容易出問題，
如果沒有用，則自己對makefile檔案，進行修改，將其優化選項改為-o2。
切記生成makefile後，修改裡邊的otherlibs，將含有他的子目錄將其刪掉。
（這裡使用o2優化我也說不好，因為檔案中預設的優化等級是o3，
開始沒有編譯成功，
後來我換成o2就成功了，
應該是裡邊有什麼地方，
沒有注意到。
）make
make install
export pkg_config_path=$pkg_config_path:/usr/local/lib/pkgconfig
之後：根據需要在/usr/local/lib/pkgconfig/opencv.pc的libs項中加入引數-lpthread、-ldl之類，
例如 libs: -l$ -lcv -lcxcore -lcvaux -lml -lpthread -ldl
(-lcv -cvaux -lml -lpthread -dl -highgui -lm)//如果遇到問題，可以先新增這幾個鏈結庫試試，
看是否好用。
如果在編譯時仍出問題，則將-lpthread -ldl直接寫在makefile檔案裡，進行連線。
同時在這裡可能沒有包含math庫，所以要自己，-lm進行連線math庫
這裡應該編譯成功，
執行時可能還會出錯，如果提示出現缺少libstdc++庫的情況，可以在arm編譯器目錄下的lib目錄中查詢，拷貝到開發板中的/lib中，保程式可以找到即可。
這樣以後，應該可以執行，如果有錯，再到網上查詢原因吧。
總結一點：
這裡有這麼多錯誤，
不過有很多是自己，
沒有好好看出錯原因而導致的無從下手更改。
還有就是，不知道錯誤原因是什麼，
雖然看到了，報錯，
卻總是不知道，錯在**，應該如何糾正。
說明自己在程式方面，還有很大的缺陷。
在出錯時，第乙個想到的不是去網上查詢，如何解決，
而是自己逐行分析，錯誤的提示，
查詢錯誤存在的位置，並分析。
這時，如果仍沒有頭緒，再上網將自己的錯誤報告貼出來，
讓大家一起分析。
這樣才知道，自己錯在**，為什麼錯，該怎樣分析這個錯誤，
錯誤的原因是什麼，怎樣改正這個錯誤。
這是在這次移植opencv1.0.0時，收穫最大的。
///run "gcc -dm -e - < /dev/null" to see a list of gcc defined symbols
檢視gcc的所有預設巨集定義
在移植完成後有些方還是要修改。
主要是canny演算法中有乙個地方在1.0中是不適合，arm中用的。
主要現象是，
在呼叫設計canny的演算法時，
影象處理後是全黑的情況。
原因是在使用cvround函式時，
返回的數值，
在pc和arm上是正好相反的。
解決方法如下：
找到vccanny中的cvround函式
typedef union cv64suf
cv64suf;
int cvround( double value )
將紅色字型部分改為return int（value + 0.5）；
這樣就可以解決影象全黑的情況，
下來就可以使用opencv做自己的專案了。
所以如果是要移植2.0，或2.1以上建議使用4.0以上的編譯器。
還有在2.0.0和2.1中已經解決了上邊影象處理後全黑的**，
所以在2.0和2.1中即使移植到arm中也是不會出現，
處理影象後，影象全黑。
這個不足的是用的arm中如果沒有浮點運算單元，
程式執行起來，
會顯得有些慢，
我當時一幅影象分析完，基本得要30s，
如果有浮點運算單元，
估計速度會好好多
如果用arm做的話，建議使用單浮點運算的。
在opencv的官方**裡有好多問題的解決，
上邊的很多問題，就是在那裡解決的，
可以多去看看。
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