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如何在米爾RK3576開發(fā)板上板端編譯OpenCV并搭建應用

http://m.007sbw.cn 2025-08-08 14:08 來源:米爾電子

本文將介紹基于米爾電子MYD-LR3576開發(fā)板(米爾基于瑞芯微 RK3576開發(fā)板)的板端編譯OpenCV及環(huán)境搭建方案的開發(fā)測試。摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-短笛君

米爾基于RK3576開發(fā)板

RK3576具有如下配置:

  • 4× Cortex-A72(大核,主頻最高 2.2GHz)
  • 4× Cortex-A53(小核,主頻最高 1.8GHz)
  • NPUAI加速單元):
    • 獨立 NPU,算力典型值 6 TOPSINT8)
    • 支持 TensorFlow Lite、PyTorch、Caffe 等主流框架的模型加速(需 Rockchip 提供的 RKNN Toolkit 工具鏈)。

因此,我們可以在米爾RK3576開發(fā)板上運行opencv代碼,來完成一些視覺內(nèi)容,充分發(fā)揮該板的性能。要先編譯opencv需要一些預先的準備工作首先更新軟件包并安裝必要的依賴:

sudo apt updatesudo apt upgrade -ysudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-devlibavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-devlibxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-devgfortran openexr libatlas-base-dev python3-dev python3-numpylibtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev libopenexr-devlibgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev


一、板端編譯Opencv最新版本

克隆OpenCV和OpenCV contrib倉庫:

主倉庫(如果未克?。?/span>

git clone https://github.com/opencv/opencv.gitcd opencvgit checkout <版本號,如4.9.0> # 可選,指定版本

contrib倉庫(你已克?。?/strong>

cd /path/to/opencv_contrib # 替換為你的contrib路徑git checkout <與主倉庫相同的版本號>

OpenCV主目錄下創(chuàng)建并進入 build文件夾:

mkdir build && cd build

使用CMake配置(關鍵步驟):

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/myir/Downloads/opencv-4.11.0/opencv_contrib-4.11.0/modules-D BUILD_EXAMPLES=ON-D BUILD_opencv_python3=OFF-D BUILD_opencv_python2=OFF-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=OFF-D WITH_GTK=ON-D WITH_FFMPEG=ON ..

其中 建議在末尾加上
一切準備完后

會開始環(huán)境檢查和配置工作

沒有報錯后 可以進行下一步

make -j6

這里不建議全核心去編譯 因為可能會遇到不同線程之間編譯速度不一樣導致依賴報錯的問題

編譯完成后直接 make install進行安裝

檢測安裝

運行自帶例程

二、搭建應用

首先插入USB攝像頭 在終端中查看是否讀取到了設備 使用命令

lsusb

如果正常讀取 可以看到設備中有camera關鍵字

或者安裝cheese應用來查看攝像頭是否正常

cpp文件夾下新建build文件夾 使用mkdir build命令創(chuàng)建,然后使用如下命令編譯自帶例程

cd buildcmake ..make-j8

可以首先測試下opencv環(huán)境是否正常

輸入

./example_opencv即可打開如上命令,證明系統(tǒng)的cv環(huán)境沒有問題

性能測試

hog測試中dnn加速平均幀率10fps左右 8cpu已經(jīng)接近滿載,性能略低樹莓派5

tapi測試環(huán)境下平均耗時68ms

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