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## rk3399与OpenCV：嵌入式视觉应用开发指南

简介

Rockchip RK3399是一款高性能的六核处理器，拥有强大的图形处理能力，使其成为嵌入式视觉应用的理想选择。结合OpenCV(Open Source Computer Vision Library)这一强大的计算机视觉库，开发者可以轻松地在RK3399平台上实现各种图像处理和计算机视觉算法，例如目标检测、图像识别、视频分析等。本文将详细介绍如何在RK3399上配置和使用OpenCV，并提供一些实际应用案例。### 一、 RK3399硬件平台概述RK3399采用双核Cortex-A72和四核Cortex-A53的big.LITTLE架构，集成Mali-G61 MP4 GPU，具有强大的计算能力和图像处理能力。其丰富的接口，包括MIPI CSI、摄像头接口和多种存储接口，方便连接各种摄像头和外设，满足不同的应用需求。 对于OpenCV应用，其GPU加速能力至关重要，可以显著提高图像处理速度。### 二、 OpenCV在RK3399上的配置与安装OpenCV的安装方式取决于你的开发环境和需求。 主要有两种方法：#### 2.1 交叉编译这是在宿主机上编译OpenCV，生成可在RK3399上运行的库文件的方法。此方法需要安装交叉编译工具链，例如arm-linux-gnueabihf-gcc。 具体步骤如下：1.

下载OpenCV源码:

从OpenCV官方网站下载最新源码。 2.

配置编译选项:

使用cmake进行配置，指定交叉编译工具链和目标平台。 这部分需要根据你的RK3399系统和所需OpenCV模块进行仔细配置，例如是否需要GPU加速（`-DBUILD_WITH_CUDA=ON`或`-DBUILD_WITH_OPENCL=ON`，需要相应的驱动和库支持），是否需要特定模块等。 3.

编译:

执行cmake生成的makefile进行编译。 4.

安装:

将编译好的库文件和头文件复制到RK3399的相应目录。#### 2.2 直接在RK3399上编译这种方法直接在RK3399上编译OpenCV。 这需要在RK3399上安装必要的依赖项，包括cmake、gcc等。 此方法相对简单，但编译时间较长。 步骤与交叉编译类似，只是使用了RK3399自身的编译工具链。### 三、 OpenCV在RK3399上的应用示例以下是一些OpenCV在RK3399上的典型应用示例：#### 3.1 实时图像处理利用RK3399强大的处理能力和OpenCV的图像处理函数，可以实现实时图像的滤波、边缘检测、图像增强等操作。 结合摄像头接口，可以构建实时图像处理系统，例如实时监控系统。#### 3.2 目标检测利用OpenCV提供的目标检测算法，例如Haar级联分类器或深度学习模型(如YOLO、SSD)，可以在RK3399上实现实时目标检测。这可以应用于自动驾驶、机器人导航等领域。#### 3.3 人脸识别基于OpenCV的人脸识别库，可以开发人脸检测和识别系统。这需要训练好的人脸识别模型，并将其部署到RK3399上运行。### 四、 开发环境搭建与调试通常使用Linux系统进行开发，例如Ubuntu。 需要安装必要的开发工具，包括交叉编译工具链(对于交叉编译方法)、cmake、git等。 调试可以使用gdb等调试工具，通过串口或网络进行远程调试。### 五、 总结RK3399结合OpenCV为嵌入式视觉应用提供了强大的平台。 通过合理的配置和开发，可以实现各种复杂的计算机视觉算法，满足不同领域的应用需求。 选择交叉编译还是在板子上编译取决于你的开发资源和时间预算。 记住要根据你的硬件和软件环境选择合适的OpenCV配置选项，并进行充分的测试和优化，以获得最佳性能。

rk3399与OpenCV：嵌入式视觉应用开发指南**简介**Rockchip RK3399是一款高性能的六核处理器，拥有强大的图形处理能力，使其成为嵌入式视觉应用的理想选择。结合OpenCV(Open Source Computer Vision Library)这一强大的计算机视觉库，开发者可以轻松地在RK3399平台上实现各种图像处理和计算机视觉算法，例如目标检测、图像识别、视频分析等。本文将详细介绍如何在RK3399上配置和使用OpenCV，并提供一些实际应用案例。

一、 RK3399硬件平台概述RK3399采用双核Cortex-A72和四核Cortex-A53的big.LITTLE架构，集成Mali-G61 MP4 GPU，具有强大的计算能力和图像处理能力。其丰富的接口，包括MIPI CSI、摄像头接口和多种存储接口，方便连接各种摄像头和外设，满足不同的应用需求。 对于OpenCV应用，其GPU加速能力至关重要，可以显著提高图像处理速度。

二、 OpenCV在RK3399上的配置与安装OpenCV的安装方式取决于你的开发环境和需求。 主要有两种方法：

2.1 交叉编译这是在宿主机上编译OpenCV，生成可在RK3399上运行的库文件的方法。此方法需要安装交叉编译工具链，例如arm-linux-gnueabihf-gcc。 具体步骤如下：1. **下载OpenCV源码:** 从OpenCV官方网站下载最新源码。 2. **配置编译选项:** 使用cmake进行配置，指定交叉编译工具链和目标平台。 这部分需要根据你的RK3399系统和所需OpenCV模块进行仔细配置，例如是否需要GPU加速（`-DBUILD_WITH_CUDA=ON`或`-DBUILD_WITH_OPENCL=ON`，需要相应的驱动和库支持），是否需要特定模块等。 3. **编译:** 执行cmake生成的makefile进行编译。 4. **安装:** 将编译好的库文件和头文件复制到RK3399的相应目录。

2.2 直接在RK3399上编译这种方法直接在RK3399上编译OpenCV。 这需要在RK3399上安装必要的依赖项，包括cmake、gcc等。 此方法相对简单，但编译时间较长。 步骤与交叉编译类似，只是使用了RK3399自身的编译工具链。

三、 OpenCV在RK3399上的应用示例以下是一些OpenCV在RK3399上的典型应用示例：

3.1 实时图像处理利用RK3399强大的处理能力和OpenCV的图像处理函数，可以实现实时图像的滤波、边缘检测、图像增强等操作。 结合摄像头接口，可以构建实时图像处理系统，例如实时监控系统。

3.2 目标检测利用OpenCV提供的目标检测算法，例如Haar级联分类器或深度学习模型(如YOLO、SSD)，可以在RK3399上实现实时目标检测。这可以应用于自动驾驶、机器人导航等领域。

3.3 人脸识别基于OpenCV的人脸识别库，可以开发人脸检测和识别系统。这需要训练好的人脸识别模型，并将其部署到RK3399上运行。

四、 开发环境搭建与调试通常使用Linux系统进行开发，例如Ubuntu。 需要安装必要的开发工具，包括交叉编译工具链(对于交叉编译方法)、cmake、git等。 调试可以使用gdb等调试工具，通过串口或网络进行远程调试。

五、 总结RK3399结合OpenCV为嵌入式视觉应用提供了强大的平台。 通过合理的配置和开发，可以实现各种复杂的计算机视觉算法，满足不同领域的应用需求。 选择交叉编译还是在板子上编译取决于你的开发资源和时间预算。 记住要根据你的硬件和软件环境选择合适的OpenCV配置选项，并进行充分的测试和优化，以获得最佳性能。