Opencv中封裝了OpenCL，直接下載的Opencv4Android SDK中提供了一些相關的庫，我們可以利用nm命令檢視這些庫是否包含opencl的相關函式。ocl整合在core中，所以我們直接檢視libopencv_core.a這個庫。

nm -D libopencv_core.a

檢視結果如下圖，其中包含了ocl、opencl等.o檔案。

也許，這還不能斷定這個靜態庫是否支援OpenCL，那麼最好的方法就是寫一個測試程式，去嘗試獲取手機的GPU資訊，之後我也會寫一篇文章來介紹Android平臺的GPU資訊獲取。大家可以利用OpenCL-Z這個軟體來檢視手機平臺的GPU資訊。

當然，我們可以親自動手去編譯一套可以支援opencl的庫，本文也基於OpenCV3.2.0，介紹如何編譯Opencl支援庫。

工具準備：

Cmake的安裝和配置 點選下載cmake ，需要指定cmake的系統變數，安裝過程有個選項可以選上，會自動新增Cmake的bin目錄到path變數中。
Android NDK：可以到官網下載或者直接用Android studio安裝，同樣也需要指定NDK的系統變數。
Opencv Sources的下載：官網，百度雲

關鍵檔案修改：

• 修改CMakeList.txt:
  

  開啟該檔案，找到WITH_OPENCL這一項，將其狀態修改為ON：
  

• 修改opencl_core.cpp檔案：

  開啟檔案..\modules\core\src\opencl\runtime\opencl_core.cpp，找到 #if defined(linux)這一項將其修改為：
  #if defined(__linux__)&&!defined(__ANDROID__)

  如下：

  
  #if defined(__linux__)&&!defined(__ANDROID__)
  
  
  #include <dlfcn.h>
  
  
  #include <stdio.h>
  
  ......
  
  #endif //linux
   
  
  

  在上面這片程式碼塊之後新增Android的編譯程式碼：

  
  #if defined(__ANDROID__)
  
      #include <dlfcn.h>
      #include <sys/stat.h>
  
  
  #if defined(__ARM_ARCH_8A__) || defined(_X64_)
  
      static const char *default_so_paths[] = {
                                              "/system/lib64/libOpenCL.so",
                                              "/system/vendor/lib64/libOpenCL.so",
                                              "/system/vendor/lib64/egl/libGLES_mali.so"
                                            };
  
  #else
  
      static const char *default_so_paths[] = {
                                              "/system/lib/libOpenCL.so",
                                              "/system/vendor/lib/libOpenCL.so",
                                              "/system/vendor/lib/egl/libGLES_mali.so"
                                            };
  
  #endif
  
  
  static int access_file(const char *filename)
      {
          struct stat buffer;
          return (stat(filename, &buffer) == 0);
      }
  
      static void* GetProcAddress (const char* name)
      {
          static void* h = NULL;
          unsigned int i;
          if (!h)
          {
              const char* name;
              for(i=0; i<(sizeof(default_so_paths)/sizeof(char*)); i++)
              {
                  if(access_file(default_so_paths[i])) {
                      name = (char *)default_so_paths[i];
                      h = dlopen(name, RTLD_LAZY);
                      if (h) break;
                  }
              }
              if (!h)
                  return NULL;
          }
  
          return dlsym(h, name);
      }
      #define CV_CL_GET_PROC_ADDRESS(name) GetProcAddress(name)
  
  #endif
  

編譯Opencv

在..\platforms\目錄下建立一個新資料夾opencv_armeabi_v7a並進入該目錄，建立一個opencv_build.bat檔案，檔案裡面的內容如下：

cmake -G "MinGW Makefiles" -DCMAKE_BUILD_WITH_INSTALL_RPATH=ON -DWITH_EIGEN=off -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=..\android\android.toolchain.cmake -DCMAKE_MAKE_PROGRAM="%ANDROID_NDK%\prebuilt\windows-x86_64\bin\make.exe" -DANDROID_NATIVE_API_LEVEL=23 -DANDROID_ABI=armeabi-v7a ..\..
cmake --build .

上面ANDROID_NDK是Android NDK的home目錄，需要在環境變數中指定好
-DANDROID_NATIVE_API_LEVEL=23： 指定api level為android-23
-DANDROID ABI=armeabi-v7a： 指定編譯的架構為armeabi-v7a, 它可以指定為以下這些：
·”armeabi-v7a”, “armeabi”, “armeabi-v7a with NEON”, “armeabi-v7a-hard with NEON”, “armeabi-v7a with VFPV3”, “armeabi-v6 with VFP”, “arm64-v8a”, “mips”, “mips64”, “x86”, “x86_64”
雙擊opencv_build.bat執行編譯命令，耐心等待，等很久。

編譯完成後，可以在lib目錄下找到編譯好的靜態庫。這時候再利用nm命令去檢視庫中的資訊，就可以知道是否包含有opencl相關的cpp檔案了。當然，大家可以寫一個小demo來驗證這些庫是否支援OpenCL。如何寫一個demo來檢驗一些編譯庫呢，可以參閱：Opencv4Android的OpenCL的測試，使用Opencv的ocl封裝庫