書接上文，本期小編將帶著大家一起來搭建開發環境，并最終將編譯出來的代碼部署到目標平臺。

相信大家已經迫不及待，話不多說，直接開整。

說在前頭，有幾個小工具需要提前安裝下：

為了保證最終鏡像的調試與驗證, 安裝MCUXPresso作為調試IDE，然后還需要一個串口終端來查看打印（例如TeraTerm，Putty等）

安裝Git軟件，負責獲取OpenCV源碼以及后續代碼的維護

當然，如果想在Linux下開發的話，可能還需要一丟丟的Linux操作基礎。
不過，小編這里就以Windows為例進行說明了，Linux環境下的操作可以說：如有雷同，那必然不是巧合。

環境搭建

1. 下載OpenCV源碼：https://github.com/opencv/opencv.git 找一個喜歡的位置，執行以下指令，獲取源碼：

git clone --depth=1 https://github.com/opencv/opencv.git

2. 下載安裝Windows特供版CMake：https://cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.2-win64-x64.zip 再找一個我們喜歡的位置，解壓之：

your_path/cmake-3.10.2-win64-x64

3. 之前說到，因為我們這里不借助IDE來進行代碼的編譯工作，就需要依靠Make工具來完成這一任務。下載MinGW，https://sourceforge.net/projects/mingw/files/latest/download 這里已包含了Make工具。下載完成后就是一鍵下一步，直到安裝成功：

your_path/MinGW

4. 選擇交叉工具鏈，有兩個選擇：Keil提供的ARMCLang，或是MCUXpresso中提供的gcc工具鏈arm-none-eabi-gcc。考慮到Keil作為收費軟件，這里直接選擇后者。

不過，這里只是編譯代碼的工具不同而已，不會影響后續OpenCV代碼的配置。

5. 從小編自己的代碼倉庫https://gitee.com/crist_xu/opencv_mcu 找到下面兩個文件夾，放到上面下載的OpenCV代碼路徑中：

fake_root中是一些頭文件和工具鏈配置文件。

opencv32_stdint用來重新定義int類型，這個是必要的。

OpenCV模塊配置

1. 在源碼路徑下，新建文件夾用來存放編譯后的代碼，起名build。之后在此文件夾中執行：

your_path/cmake-3.10.2-win64-x64incmake-gui.exe ...

打開CMake，長這個樣子：

2. 點擊Configure，進行工程配置

這里能夠指定工程管理工具，如果想使用MCXPresso IDE的話，可以選擇Eclipse CDT4 – MinGW Makefiles 這樣一來會生成一個eclipse 工程，就可以使用IDE操作了。

不過，小編要反其道而行，選擇MinGW Makefiles，這樣我們可以直接使用命令行的形式進行代碼編譯。

之后點擊Specify toolchain file for cross-compiling并點擊Next：

下一步是修改工具鏈文件，指定編譯器路徑等。

在上文提到的fake_root文件夾中找到armgcc.cmake / gcc.cmake，如果想要使用ARMCLANG，編輯armgcc.cmake：

這里的HELPER_FILE_PATH就是fake_root文件夾的位置；而TOOLCHAIN_DIR是Keil的安裝位置，主要是為了讓CMake能夠找到對應的工具鏈。

如果是想要使用gcc的話，就打開編輯gcc.cmake：

這里的HELPER_FILE_PATH依舊是fake_root文件夾的位置，而TOOLCHAIN_DIR這里就是MCUXpresso的對應位置。

修改好之后，直接選擇GCC作為工具鏈并點擊繼續：

點擊Finish：

等待配置運行結束，所有屬性將以紅色字體高亮顯示：

3. 模塊配置，最好是先點擊Grouped以及Advanced，這樣一來模塊被歸類，就可以很容易找到那些關鍵分子。

這里我們回憶一下上一篇文章提到的，因為OpenCV包羅萬象，擁有眾多模塊。而不是所有的模塊都適合運行在MCU平臺上，例如那些需要依賴于OS支持即多進程的模塊，因此需要進行小心的適配：大家一定要嚴格按下表進行配置勾選：

之后再次點擊Configure并點擊Generate：

4. 代碼編譯：在build文件夾中，打開PowerShell命令行，運行Make：

your_path/MinGW/bin/mingw32-make.exe -j7

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5. 經過漫長的等待，會獲得5個靜態庫，libopencv_world.a，這是build/lib下所有圖像處理函數的大集合；其他四個是針對圖像編解碼的函數：

至此，我們就基本完成了OpenCV源碼的配置與編譯，并最終獲得了5個可愛的靜態庫，下一步就是如何將其部署到我們的MCU平臺上。

編輯：黃飛

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