Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

кросс-компиляция opencv для руки

Я новичок в ARM. Я пытаюсь перекрестно скомпилировать opencv 2.3.1 для платы ARM9 с linux 2.3. После создания файла cmake, когда я делаю, я получаю сообщение об ошибке следующим образом.

Рабочий стол/opencv/OpenCV-2.3.1/modules/flann/include/opencv2/flann/dist.h: В функции 'T cvflann::abs(T) [с T = long double]':

OpenCV-2.3.1/modules/flann/include/opencv2/flann/dist.h:63: ошибка: «fabsl» не был объявлен в этой области

make[2]: * [modules/flann/CMakeFiles/opencv_flann.dir/src/precomp.obj] Ошибка 1

make[1]: * [modules/flann/CMakeFiles/opencv_flann.dir/all] Ошибка 2

make: * [все] Ошибка 2

Спасибо всем

arm
12.10.2011

Ответы:


1

double и long double одинаковы на ARM. Похоже, fabsl только что удалили из libstdc++.

У меня была такая же проблема при компиляции для моей платы ARM. Замените fabsl() на fabs() в /OpenCV-2.3.1/modules/flann/include/opencv2/flann/dist.h

Это заставляет вещи компилироваться, я еще не тестировал сборку, так как я все еще сначала перекрестно компилирую некоторые другие приложения. Удачи!

Джон

19.10.2011
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..