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基于瑞芯微米爾RK3576開(kāi)發(fā)板編譯OpenCV并搭建應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2025-8-8 17:22    發(fā)布者:swiftman
關(guān)鍵詞: 瑞芯微 , 嵌入式 , RK3576 , opencv , 米爾
本文將介紹基于米爾電子MYD-LR3576開(kāi)發(fā)板(米爾基于瑞芯微 RK3576開(kāi)發(fā)板)的板端編譯OpenCV及環(huán)境搭建方案的開(kāi)發(fā)測(cè)試。摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-短笛君


RK3576具有如下配置:
  • Cortex-A72(大核,主頻最高 2.2GHz)
  • 4× Cortex-A53(小核,主頻最高 1.8GHz)
  • NPU(AI加速單元):

    • 獨(dú)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 工具鏈)。

因此,我們可以在米爾RK3576開(kāi)發(fā)板上運(yùn)行opencv代碼,來(lái)完成一些視覺(jué)內(nèi)容,充分發(fā)揮該板的性能。要先編譯opencv需要一些預(yù)先的準(zhǔn)備工作首先更新軟件包并安裝必要的依賴:
  1. sudo apt update
  2. sudo apt upgrade -y
  3. sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev
  4. libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
  5. libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
  6. gfortran openexr libatlas-base-dev python3-dev python3-numpy
  7. libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev libopenexr-dev
  8. libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev
復(fù)制代碼


一、板端編譯Opencv最新版本
克隆OpenCV和OpenCV contrib倉(cāng)庫(kù):
主倉(cāng)庫(kù)(如果未克。
  1. git clone  
  2. cd opencv
  3. git checkout <版本號(hào),如4.9.0> # 可選,指定版本
復(fù)制代碼

contrib倉(cāng)庫(kù)(你已克。
  1. cd /path/to/opencv_contrib # 替換為你的contrib路徑
  2. git checkout <與主倉(cāng)庫(kù)相同的版本號(hào)>
復(fù)制代碼

在OpenCV主目錄下創(chuàng)建并進(jìn)入 build文件夾:
  1. mkdir build && cd build
復(fù)制代碼

使用CMake配置(關(guān)鍵步驟):
  1. cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE
  2. -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local
  3. -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON
  4. -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF
  5. -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON
  6. -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/myir/Downloads/opencv-4.11.0/opencv_contrib-4.11.0/modules
  7. -D BUILD_EXAMPLES=ON
  8. -D BUILD_opencv_python3=OFF
  9. -D BUILD_opencv_python2=OFF
  10. -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=OFF
  11. -D WITH_GTK=ON
  12. -D WITH_FFMPEG=ON ..
復(fù)制代碼

其中 建議在末尾加上
一切準(zhǔn)備完后
會(huì)開(kāi)始環(huán)境檢查和配置工作

沒(méi)有報(bào)錯(cuò)后 可以進(jìn)行下一步
  1. make -j6
復(fù)制代碼

這里不建議全核心去編譯 因?yàn)榭赡軙?huì)遇到不同線程之間編譯速度不一樣導(dǎo)致依賴報(bào)錯(cuò)的問(wèn)題

編譯完成后直接 make install進(jìn)行安裝

檢測(cè)安裝

運(yùn)行自帶例程
二、搭建應(yīng)用
首先插入USB攝像頭 在終端中查看是否讀取到了設(shè)備 使用命令
  1. lsusb
復(fù)制代碼

如果正常讀取 可以看到設(shè)備中有camera關(guān)鍵字
或者安裝cheese應(yīng)用來(lái)查看攝像頭是否正常


在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
  1. cd build
  2. cmake ..
  3. make-j8
復(fù)制代碼

可以首先測(cè)試下opencv環(huán)境是否正常

輸入
./example_opencv即可打開(kāi)如上命令,證明系統(tǒng)的cv環(huán)境沒(méi)有問(wèn)題

性能測(cè)試
在hog測(cè)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(shù)莓派5
tapi測(cè)試環(huán)境下平均耗時(shí)68ms


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jxnc6668 發(fā)表于 2025-8-29 12:25:59
很好
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