beaglebone做图像识别

只看该作者 · 2017-4-12 09:33

一、安装buildroot
下载buildroot：beaglebone做图像识别——buildroot-2016.05-rc2.0.tar.gz，下载后解压即可
二、安装虚拟显卡驱动vfb
下载驱动及测试代码：beaglebone做图像识别——vfb_.rar
测试：
查看/dev下是否有fb0，有fb0说明驱动已加载
在beaglebone上启动x11vnc，pc机上启动VNC Viewer 4，并连接到beaglebone
beaglebone上执行：# ./showBmp8888 1.bmp
测试结果：VNC Viewer 4中正常显示1.bmp图片
三、移植x11vnc
使用buildroot进行移植,进入buildroot目录，配置如下：
Target packages  --->
      Graphic libraries and applications (graphic/text)  --->

X.org X Window System --->

x11vnc
编译：
# make x11vnc
错误解决方案：
1.“You should recreate aclocal.m4 with macros from libtool 2.4.6”
      > 安装libtool 2.4.6(./configure --prefix=/usr)
      > 进入相应出错模块目录make clean; rm -rf aclocal.m4
      > 重新编译x11vnc
2.“must install xorg-macros 1.13 or later before running autoconf/autogen”
      > 安装util-macros-1.13.0(./configure --prefix=/usr)
      > 将安装到/usr目录下的libtool.m4文件拷贝到出错模块目录下的m4目录
      > 将安装到/usr目录下的aclocal.m4文件拷贝到出错模块目录下
      > 将交叉编译器下面的libtool文件拷贝到出错模块目录下
      > 重现编译x11vnc
3.freescale平台出现“checking whether the C compiler works... no”
      这是由于库文件路径不对造成的，freescale针对vfp/neon/soft有不同的库路径
      这里采用default(为soft类型)，执行脚本busybox.sh设置相应库路径
下载已经编译好的程序及库文件：beaglebone做图像识别——am335x_x11vnc_.rar
启动x11vnc命令：# x11vnc -rawfb map:/dev/fb0@1280x800x32 -rfbauth ~/.vnc/passwd &
四、移植qt
版本：qt-4.8.7，版本可以自由选择
使用buildroot进行移植，进入buildroot目录，配置如下：
Target packages  --->
   Graphic libraries and applications (graphic/text)  --->

Qt  --->
         Library type (Shared library)  ---> //选择编译成共享库

Approve free license    //导入自由许可证
         Pixel depths  --->

16 bpp, rgb 5-6-5

24 bpp, rgb 8-8-8

32 bpp, argb 8-8-8-8 and rgb 8-8-8
         Fonts  --->                //个人全部选上，字库
         freetype2 support (System freetype2)  --->
         JPEG support (System libjpeg)  --->
         PNG support (System libpng)  --->
         TIFF support (System libtiff)  --->
         zlib support (System zlib)  --->
         Graphics drivers  --->

Linux Framebuffer
Mouse drivers --->

linuxtp

linux input

tslib

Test Module

其他配置视情况而定
编译：
# make qt
相关链接：buildroot-2015.02编译根文件系统支持Qt
      Qt4----子例化QDialog（可扩展对话框的使用）
下载已经编译好的qt库及测试程序：beaglebone做图像识别——am335x_qt-4.8.7_.rar
测试：# ./mainwindow -qws
测试结果：在VNC Viewer 4窗口中正常显示qt测试界面
五、移植opencv及图像识别算法
版本：opencv1.0.0/opencv2.4.12.3
两个版本任选一个版本进行移植，opencv1.0.0全部采用c语言，移植过程手动操作；opencv2.4.12.3采用c++语言，使用buildroot移植
1、移植opencv1.0.0：
      beaglebone做图像识别——opencv1.0.0移植.part1.rar
      beaglebone做图像识别——opencv1.0.0移植.part2.rar
2、移植opencv2.4.12.3，使用buildroot进行移植，进入buildroot目录，配置如下：
Target packages  --->
   Libraries  --->
      Graphics  --->

opencv-2.4  --->
               -*- calib3d

contrib
               -*- features2d
               -*- flann
               -*- highgui
               -*- imgproc

legacy
               -*- ml (machine learning)
               -*- objdetect
               -*- photo

stitching

superres

ts (touchscreen)
-*- video

videostab

ffmpeg support
gstreamer support (gstreamer-1.x) --->

jpeg2000 support

jpeg support

png support

qt backend support

tiff support

v4l support
编译：
# make opencv
测试：
下载已经编译好的qt库及测试项目：beaglebone做图像识别——am335x_opencv-2.4.12.3_usr_lib.tar.rar
在QT目录中使用qmake及make的方式编译测试项目ObjDetect
beaglebone上执行 # ObjDetect -qws
测试结果：在VNC Viewer 4窗口中正常显示目标图片识别结果
相关链接：搭建Qt界面的OpenCV开发环境

相关下载：
beaglebone做图像识别——boot.rar2
beaglebone做图像识别——beaglebonefs.tar.bz2

参考文献：

用VNC在电脑上直接显示BBB的framebuffer图像