ubuntu下交叉编译libyuv到RK3399平台(ARM64)((提高YUV图像转换效率)

简介: ubuntu下交叉编译libyuv到RK3399平台(ARM64)((提高YUV图像转换效率)

一、环境介绍

宿主机环境: ubuntu18.04 64位 PC平台


目标环境: RK3399(ubuntu18.04 64位 ARM平台)


编译器: aarch64-linux-gcc


二、交叉编译

先下载libyuv,不会下载看这里:https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105984222


libyuv下载地址:https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12631325


wbyq@wbyq:~/rk3399/$ unzip /mnt/hgfs/linux-share-dir/libyuv-master.zip
wbyq@wbyq:~/rk3399/$ cd libyuv-master/
wbyq@wbyq:~/rk3399/libyuv-master$ gedit linux.mk 

image.png

修改之后继续编译。

wbyq@wbyq:~/rk3399/libyuv-master$ make -f linux.mk 

image.png

目录
相关文章
|
18天前
|
Ubuntu 安全 应用服务中间件
详细指南:配置Nginx服务器在Ubuntu平台上
以上步骤涵盖了基本流程:从软件包管理器获取 Ngnix, 设置系统服务, 调整UFW规则, 创建并激活服务器块(也称作虚拟主机), 并进行了初步优化与加固措施。这些操作都是建立在命令行界面上,并假设用户具有必要权限(通常是root用户)来执行这些命令。每个操作都有其特定原因:例如,设置开机启动确保了即使重启后也能自动运行 Ngnix;而编辑server block则定义了如何处理进入特定域名请求等等。
167 18
|
20天前
|
Ubuntu 安全 应用服务中间件
详细指南:配置Nginx服务器在Ubuntu平台上
以上步骤涵盖了基本流程:从软件包管理器获取 Ngnix, 设置系统服务, 调整UFW规则, 创建并激活服务器块(也称作虚拟主机), 并进行了初步优化与加固措施。这些操作都是建立在命令行界面上,并假设用户具有必要权限(通常是root用户)来执行这些命令。每个操作都有其特定原因:例如,设置开机启动确保了即使重启后也能自动运行 Ngnix;而编辑server block则定义了如何处理进入特定域名请求等等。
160 17
|
22天前
|
Ubuntu 网络安全 数据安全/隐私保护
搭建SSH服务于RK3399平台上的Ubuntu 18.04,实现远程连接
以上步骤涵盖从安 装 到配制再至实际使 用户建立Ssh 连接所需知识点 。务必注意,在对外提供Ssh 访问
68 2
|
2月前
|
Ubuntu 数据管理 数据挖掘
Ubuntu平台查看.gz格式压缩文件内容以及利用grep命令过滤搜索内容技巧
以上介绍了基础但全面地关于如何在Ubuntu平台下通过各种方式来检视 ` . gz `, 并利用 grep 命令断层次化搜寻与筛选信息之方法论述.
293 18
|
2月前
|
编解码 缓存 Ubuntu
在Ubuntu平台搭建RTMP直播服务器使用SRS简要指南
这个简要指南提供了搭建基本 RTMP 直播服务所需知道信息. SRS 还提供许多高级特性如 DVR、转码、边缘缓存等. 若要利用这些特性, 需要进一步阅读官方文档并相应地调整配置文件.
252 0
|
2月前
|
存储 Ubuntu
在Ubuntu 18.04 ARM平台上离线安装cifs-utils包
务 必 留 意 , 在 执行 上 述 操作 过 程 中 , 需 要 根据 实际情况调整 命令断 及 文件 路径 。 步 骤断 可能 因 版本 更新 或 特殊 情 况而 发生变化 , 因 止 在 执行 命前 应 先 核实 相关信息 的 准确 性 。
136 0
|
3月前
|
Ubuntu 编译器 C语言
在Ubuntu22.04平台上交叉编译针对Rv1126架构的GCC13.2.0编译器的步骤。
遵循上述步骤,您应该能够在Ubuntu 22.04平台上成功交叉编译适用于RISC-V架构RV1126的GCC 13.2.0编译器,允许您为目标硬件构建应用程序和操作系统组件。
167 10
|
4月前
|
Ubuntu Linux Shell
Linux环境下VSCode快速安装终极指南:debian/ubuntu/linux平台通用
以上就是在Linux环境下安装VSCode的终极指南,抛开繁复的专业词汇,以平易近人的文字、形象生动的比喻让你轻松学会这一过程。别忘了,你的小伙伴VSCode已经在应用菜单里等你了!
975 23
|
9月前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 PyTorch
PyTorch团队为TorchAO引入1-8比特量化,提升ARM平台性能
PyTorch团队推出创新技术,在其低精度计算库TorchAO中引入低位运算符支持,实现1至8位精度的嵌入层权重量化及8位动态量化激活的线性运算符。该技术通过模块化设计和高效硬件利用,优化了资源受限环境下的深度学习计算,提升了计算效率并降低了资源消耗。新内核与PyTorch生态系统无缝集成,支持即时执行、编译优化及边缘计算,为开发者提供全方位性能优势。测试结果显示,多层次量化策略显著提升了计算效率,保持了模型精度。这一突破为深度学习框架优化开辟了多个研究方向,推动了人工智能在边缘计算等领域的广泛应用。
267 11
PyTorch团队为TorchAO引入1-8比特量化,提升ARM平台性能
|
9月前
|
前端开发 Java 编译器
阿里巴巴生态应用在Arm平台性能优化实践
本次方案的主题是阿里巴巴生态应用在 Arm 平台性能优化实践,分别从背景介绍、编译优化实践、总结和展望三个方面介绍了本主题。 1. 背景介绍 2. 编译优化实践 3. 总结和展望
178 3

热门文章

最新文章