Zybo Z7上OpenCV和SDSoC的结合

软硬件清单

SDSoC

Zybo Z7

包含Linux内核+根文件系统的平台

装有Linux系统的计算机

获取OpenCV

这一步你至少可以有两个选择，一种是下载并交叉编译库（docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/crosscompilation/arm_crosscompile_with_cmake）；第二种是获取一个已经交叉编译好的库。在这一教程中，我们事先已经在SDSoC安装文件夹中建立好了OpenCV 2.4.5版本。

修改平台

这里我们需要将编译好的库添加到你想要用于项目的SDSoC平台的根文件系统中。在这步操作之后，可执行文件（你的应用程序）将能够加载库。 在Zybo Z7平台中使用的文件系统镜像类型是initramfs。如果你手头的是另一种镜像类型，你可以在Xilinx wiki上得到更多的所需信息：+and+Modify+a+Rootfs

3.1 将根文件系统复制到临时文件夹中

将位于平台的启动文件夹中名为“uramdisk.image.gz”的存档复制黏贴到一个临时文件夹中。打开终端，并进入该文件夹。

3.2 去掉U-BOOT头文件以获得CPIO存档

dd if=uramdisk.image.gz bs=64 skip=1 of=ramdisk.gz

3.3 将新的CPIO存档压缩到一个新创建的文件夹中

mkdir my_root

gunzip -c ramdisk.gz | sh -c ‘cd my_root/ && sudo cpio -i’

3.4 复制库与头文件（-P保存链接）

sudo cp -p /opt/Xilinx/SDSoC/2015.4/SDK/2015.4/data/embeddedsw/ThirdParty/opencv/lib/* my_root/lib/

sudo cp -r /opt/Xilinx/SDSoC/2015.4/SDK/2015.4/data/embeddedsw/ThirdParty/opencv/include/* my_root/usr/include/

3.5 压缩到CPIO和GUNZIP

sudo sh -c ‘cd my_root/ && find 。 | cpio -H newc -o’ | gzip -9 》 my_ramdisk.image.gz

3.6 添加U-BOOT头文件

mkimage -A arm -T ramdisk -C gzip -d my_ramdisk.image.gz my_uramdisk.image.gz

这里需要确保文件的权限设置为755：

sudo chmod 755 。/my_uramdisk.image.gz

3.7 在平台中更换新创建的镜像

cp 。/my_uramdisk.image.gz /pathToZyboPlatform/boot/uramdisk.image.gz

在SDSoC中创建并配置一个新项目

4.1 添加包含路径

创建一个新项目，选择你修改后的平台，然后选择你想要使用Linux。在project explorer（左侧面板）中右键单击项目，然后点击属性。 进入“C/C ++ build” - 》“设置” - 》 “SDS ++编译器” - 》“目录”，为所选的“build/debug/estimate配置”添加OpenCV的包含路径（/opt/Xilinx/SDSoC/2015.4/SDK/2015.4/data/embeddedsw/ThirdParty/opencv/include），如下图所示：

4.2 链接库

完成后，转到SDS ++ linker‘s configuration，在“库”下，添加要在项目中使用的库及其所在的路径（我这里是：/opt/Xilinx/SDSoC/2015.4/SDK/2015.4/data/embeddedsw/ThirdParty/opencv/lib）

4.3 添加-RPATH-LINK

最后，你需要指定路径，使得链接器能够搜索OpenCV所需的依赖关系（libs）。 转到SDS ++linker configuration，在“Miscellaneous” - 》“Linker Flag”下添加以下行（-Wl，-rpath-link = / opt / Xilinx / SDSoC / 2015.4 / SDK / 2015.4 / data / embeddedsw / ThirdParty / opencv /LIB）。 -Wl选项向工具链表明选项-rpath-link = 。。。将被提供给链接器。

进行测试

到这里，我们就要进行本文中最令人兴奋的部分：测试！ 以下代码将对一张图像进行FAST特征点检测：

创建你的程序，完成之后将“sd_card”文件夹中的内容复制到目标SD卡中，这里不要忘记在根目录下添加一个测试图像（有兴趣尝试的朋友，可以点击阅读原文，获取本教程所使用的图像源文件）。

boot操作完成后，使用以下命令在目标上运行可执行文件：

cd /mnt

。/00_ocv_helloworld.elf Buildings.jpg ocv.jpg

如果一切顺利的话，则可执行文件会生成一个输出图像“ocv.jpg”，如下所示：

总结

我们将构建的库添加到SDSoC平台中使用的Linux根文件系统中。然后，我们基于这个新的SDSoC平台配置了一个新的项目，其中包含正确的包含路径和链接。

到这里，你就可以随意使用OpenCV啦！