基于瑞芯微米尔RK3576开发板编译OpenCV并搭建应用
本文将介绍基于米尔电子MYD-LR3576开发板（米尔基于瑞芯微 RK3576开发板）的板端编译OpenCV及环境搭建方案的开发测试。摘自优秀创作者-短笛君https://srcc.myir.cn/images/20241213/d0c69eebf380d2dfd8f16f7dd12c4636.jpg?v=897043RK3576具有如下配置：
[*]4× Cortex-A72（大核，主频最高 2.2GHz）
[*]4× Cortex-A53（小核，主频最高 1.8GHz）
[*]NPU（AI加速单元）：
[*]独立 NPU，算力典型值 6 TOPS（INT8）
[*]支持 TensorFlow Lite、PyTorch、Caffe 等主流框架的模型加速（需 Rockchip 提供的 RKNN Toolkit 工具链）。
因此，我们可以在米尔RK3576开发板上运行opencv代码，来完成一些视觉内容，充分发挥该板的性能。要先编译opencv需要一些预先的准备工作首先更新软件包并安装必要的依赖：sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev
libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
gfortran openexr libatlas-base-dev python3-dev python3-numpy
libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev libopenexr-dev
libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev
一、板端编译Opencv最新版本克隆OpenCV和OpenCV contrib仓库：主仓库（如果未克隆）git clone
cd opencv
git checkout <版本号，如4.9.0> # 可选，指定版本
contrib仓库（你已克隆）cd /path/to/opencv_contrib # 替换为你的contrib路径
git checkout <与主仓库相同的版本号>
在OpenCV主目录下创建并进入 build文件夹：mkdir build && cd build
使用CMake配置（关键步骤）：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 建议在末尾加上
一切准备完后会开始环境检查和配置工作http://srcc.myir.cn/images/20250808/81d030822828fc6773e91f4700e206b1.png?v=377991http://srcc.myir.cn/images/20250808/7b6a2341a7d329f7916e3a874720367d.png?v=577860
没有报错后 可以进行下一步make -j6
这里不建议全核心去编译 因为可能会遇到不同线程之间编译速度不一样导致依赖报错的问题http://srcc.myir.cn/images/20250808/2da2181c4d71a5d96304876bcdb741fc.png?v=746965http://srcc.myir.cn/images/20250808/1384594fd022446a414bf2e4a02e1704.png?v=659018
编译完成后直接 make install进行安装http://srcc.myir.cn/images/20250808/ef392a4356f35cfc248d69dc89bce8af.png?v=921458
检测安装http://srcc.myir.cn/images/20250808/8586a8e07dc3934df2e83c25799bdcb6.png?v=948841http://srcc.myir.cn/images/20250808/42e911ea4973b8bdd4c2af2365b0af7f.png?v=763149
运行自带例程二、搭建应用首先插入USB摄像头 在终端中查看是否读取到了设备 使用命令lsusb
如果正常读取 可以看到设备中有camera关键字或者安装cheese应用来查看摄像头是否正常http://srcc.myir.cn/images/20250808/f3b0b2640581c759aad7fc5531e7c543.png?v=189385http://srcc.myir.cn/images/20250808/4c5ac1782c663d0690f38afaae4be19d.png?v=126221
在cpp文件夹下新建build文件夹 使用mkdir build命令创建,然后使用如下命令编译自带例程cd build
cmake ..
make-j8
可以首先测试下opencv环境是否正常http://srcc.myir.cn/images/20250808/3c948d6164598202d0e006770c0c85bd.png?v=736147
输入./example_opencv即可打开如上命令，证明系统的cv环境没有问题http://srcc.myir.cn/images/20250808/521ef7525b2fb580b81b50f9495ccb01.png?v=181490
性能测试在hog测试中dnn加速平均帧率10fps左右 8cpu已经接近满载，性能略低树莓派5tapi测试环境下平均耗时68mshttp://srcc.myir.cn/images/20250808/3555846f5b6b0ca70992f242e93bf839.png?v=825662http://srcc.myir.cn/images/20250808/cb5923920f76f1742647778a89387539.png?v=621292
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