准备工作
opencv源码包下载：http://pan.baidu.com/s/1qXTKIdQ（opencv-2.4.9），后面我们要在虚拟机中编译；
搭建好zedboard在Linux下的交叉编译环境，以前的博客有介绍（Zedboard学习（二）：zedboard的Linux下交叉编译环境搭建）。
zedboard官方SD卡启动文件，把这些文件放到sd卡中即可。
由于zedboard上运行的是嵌入式linux，处理器是arm9，与pc的不同，代码必须要经过交叉编译工具编译后才可以执行。
注意：官方给出的这个版本是不带图形界面的，桌面版本的Linux我们可以自己使用虚拟机制作。（Zedboard学习（一）：移植Ubuntu桌面操作系统）
移植
首先要说明的是，往zedboard上移植opencv跟我们平时在pc上安装opencv的过程不同。毕竟zedboard是嵌入式平台很多东西都要删减，而且zedboard官方移植的linux不带图形界面，我们要自己在命令行下配置环境。
为了防止权限冲突，建议在root权限下操作，不在root权限下可能会报错。
1、先新建一个文件夹，存放所有文件：
mkdir opencv_zed
cd opencv_zed
2、下载的源码是opencv2.4.9.tar.gz，将其从windows下拷贝到虚拟机中（Ubuntu14.04下FTP服务器的搭建配置）：
拷贝到之前建立的opencv_zed目录中，输入指令：
tar -zxvf opencv-2.4.9.tar.gz
3、在opencv-2.4.9中新建install和build文件夹，并创建toolchain.cmake文件。
cd opencv-2.4.9/
mkdir build
mkdir install
touch toolchain.cmake
gedit toolchain.cmake
复制如下内容到toolchain.cmake中：
set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm)
set(CMAKE_C_COMPILER arm-xilinx-linux-gnueabi-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER arm-xilinx-linux-gnueabi-g++)
这类指定了cmake的处理器信息还有交叉编译工具等。
4、进入build文件夹，关联toolchain.cmake 并配置OpenCV的安装目录：
cmake -D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=toolchain.cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install ../
CMAKE_INSTALL_PREFIX为安装目录，这个要根据自己的目录的路径更改。
5、生成Makefile文件。
如果没有安装要先安装cmake-curses-gui：
sudo apt-get install cmake-curses-gui
输入指令，配置cmake：
ccmake ./
配置时我们只需要把所有with开头的都选为OFF（除了WITH_V4L为ON，这个指的是linux的v4l(video for linux)组件）；
c键，是configure，保存配置；q键，退出；操作不做赘述，都有说明。
6、编译安装：
make -j4
make install
最后会在之前建立的install文件夹下生成zedboard上的opencv库。
7、制作opencv镜像：
进入到最初建立的目录下，我们要在这个目录下生成镜像：
cd /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed
镜像的名字是opencv_lib.img，其大小为80M：
dd if=/dev/zero of=opencv_lib.img bs=1M count=80
将镜像格式化为ext2格式：
mkfs.ext2 -F opencv_lib.img
增加写权限：
chmod go+w opencv_lib.img
挂载这个镜像，需要使用管理员权限：
sudo mount opencv_lib.img -o loop /mnt
拷贝编译生成的opencv库到挂载的镜像中,路径要根据自己的来修改：
sudo cp -rf /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/* /mnt
去掉写权限：
sudo chmod go-w opencv_lib.img
取消挂载：
sudo umount /mnt
这个镜像文件已经制作好了，后面直接使用。
8、编写测试程序并编译：
测试源码为edge_detection.cpp：
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
IplImage* doCanny(
IplImage* in,
double lowThresh,
double highThresh,
double aperture)
{
if (in->nChannels != 1)
return 0; // Canny only handles gray scale images
IplImage* out = cvCreateImage(
cvGetSize( in ),
in->depth, //IPL_DEPTH_8U,
1);
cvCanny( in, out, lowThresh, highThresh, aperture );
return( out );
};
int main( int argc, char** argv )
{
if(argc!= 3) printf("arguments error! format origin_image.bmp target_image.bmp\n");
IplImage* img_rgb = cvLoadImage( argv[1] );
IplImage* img_gry = cvCreateImage( cvSize( img_rgb->width, img_rgb->height ), img_rgb->depth, 1);
cvCvtColor(img_rgb, img_gry ,CV_BGR2GRAY);
// cvNamedWindow("Example Gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
// cvNamedWindow("Example Canny", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
// cvShowImage("Example Gray", img_gry );
IplImage* img_cny = doCanny( img_gry, 10, 100, 3 );
if(cvSaveImage(argv[2], img_cny,0) != 0)
printf("Save Image Successful\n");
// cvShowImage("Example Canny", img_cny );
// cvWaitKey(0);
cvReleaseImage( &img_rgb);
cvReleaseImage( &img_gry);
cvReleaseImage( &img_cny);
// cvDestroyWindow("Example Gray");
// cvDestroyWindow("Example Canny");
return 0;
}
对它进行交叉编译：
arm-xilinx-linux-gnueabi-g++ -I /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/include -I /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/include/opencv -L /home/xhb/Study/OpenCV/opencv_zed/opencv-2.4.9/install/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -lopencv_ml -lopencv_video -lopencv_features2d -lopencv_calib3d -lopencv_objdetect -lopencv_contrib -lopencv_legacy -lopencv_flann ./edge_detection.cpp -o ./edge_detection.o
由于没有配置默认的opencv环境变量，所以我们编译时手动指定了用到的库。
由于只是测试，不做其他配置，那些一大串的路径根据自己的路径更改。
编译后会产生edge_detection.o文件。
现在我们的目录下应该有这几个文件：
9、把edge_detection.o、opencv_lib.img、以及lena.bmp（随便下张图片都行）拷贝到u盘中。
为了方便管理我新建了一个文件夹存放这些文件，只要找得到就行。
10、将官方的sd卡启动文件拷贝到sd卡中，zedboard从sd卡启动。
u盘通过USB转OTG线连接到zedboard上；
从设备管理器中找到串口端口号；
使用putty连接zedboard，串口波特率是115200；
启动zedboard，等待一下，命令行出现：
输入指令：
fdisk -l
我们从中可以看到有两个设备，3980MB的是我们的sd卡，1967MB的就是U盘了。
下面可以找到它的设备号为/dev/sda4。
挂载u盘：
mount /dev/sda4 /mnt
先找到我们存放镜像的目录：
把生成的opencv镜像文件挂载到/usr/lib文件夹中：
cd /usr
mkdir lib
mount /mnt/zed_opencv_test/opencv_lib.img /usr/lib
运行可执行文件，读入lena.bmp，进行边缘检测，输出到out.bmp。
./edge_detection.o lena.bmp out.bmp
运行成功。
由于没有图形界面，我们把u盘拔出，到电脑里看下out.bmp。
移植成功！
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作者：hongbin_xu
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/77233931
