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RISC-V是一个相对较新的平台，在物联网市场中越来越受欢迎。2020年，OpenCV开始支持该平台。 有效执行各种图像处理、计算机视觉和机器学习算法需要矢量/SIMD指令，许多现代CPU架构都提供了这些指令。在RISC-V的情况下，OpenCV依赖于所谓的V扩展（简称RVV）。在撰写本文时，该扩展的规范仍未最终确定。然而，一些工具（编译器、软件模拟器）已经可用，基于某些标准的草案版本的实际硬件正在准备推出。 尽管不同的CPU架构具有不同的矢量指令，但OpenCV中许多时间关键的内核都使用我们自己的跨平台Wide Universal Intrinsics进行优化——轻量级内联函数，具有统一的跨平台API和平台特定的实现（使用本机内部函数，例如x64平台上的SSE/AVX内部函数，ARM上的NEON内部函数等）。您可以在core模块中找到相应的实现：[color=rgb(12, 147, 228) !important]https://github.com/opencv/opencv/tree/master/modules/core/include/opencv2/core/hal。在RISC-V的情况下，我们提供了两个并行实现，intrin_rvv.hpp（基于中国科学院提供的最新草案标准）和intrin_rvv071.hpp（由[color=rgb(12, 147, 228) !important]平头哥半导体有限公司贡献：）。 为平头哥的玄铁910 CPU构建OpenCV：
从[color=rgb(12, 147, 228) !important]https://github.com/opencv下载opencv和opencv_extra存储库的主分支。假设您将它们分别放在HOME/projects/opencv和HOME/projects/opencv_extra中。
从[color=rgb(12, 147, 228) !important]https://github.com/damonyu1989/Tools下载工具链和qemu模拟器（除非您已经有真实的硬件进行测试）。解压工具，将它们放在某个目录中，例如/opt/rvv071，并将/opt/rvv071/bin添加到PATH中（例如在~/.bashrc中）。同时，设置OPENCV_TEST_DATA_PATH环境变量： export PATH=/opt/rvv071/bin:$PATHexport OPENCV_TEST_DATA_PATH=$HOME/projects/opencv_extra/testdata配置OpenCV（在Ubuntu 20.04 x64上测试）： mkdir $HOME/projects/build/opencv_rvv071cd $HOME/projects/build/opencv_rvv071cmake ../../opencv -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE="../../opencv/platforms/linux/riscv64-0.7.1-gcc.toolchain.cmake" -DWITH_OPENCL=OFF -DBUILD_opencv_calib3d=ON -DBUILD_ZLIB=ON -DBUILD_PNG=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCMAKE_BUILD_WITH_INSTALL_RPATH=1 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=./installmake -j8make install # 可选现在您可以在真实硬件或QEMU模拟器上运行测试。在后一种情况下，您可以使用以下命令运行： cd binqemu-riscv64 ./opencv_test_core # 运行核心测试，您也可以运行imgproc、dnn等测试
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