Android :在aarch64平台上找不到armeabi-v7a abi过滤器的libopencv_java3.so

Android是一个基于Linux内核的开源操作系统，主要用于移动设备和平板电脑。它由Google开发并且广泛应用于各种智能手机、平板电脑和其他可穿戴设备上。

在Android开发中，ABI（Application Binary Interface）是指应用程序二进制接口，用于定义应用程序与底层硬件和操作系统之间的交互方式。不同的硬件平台和架构可能有不同的ABI。

在这个问题中，aarch64是一种64位的ARM架构，而armeabi-v7a是一种32位的ARM架构。libopencv_java3.so是OpenCV库的一个动态链接库文件，用于在Android应用中进行图像处理和计算机视觉任务。

根据问题描述，问题是在aarch64平台上找不到armeabi-v7a ABI过滤器的libopencv_java3.so库文件。这是因为在aarch64平台上不支持32位的armeabi-v7a ABI。

解决这个问题的方法是使用适合aarch64平台的ABI过滤器，或者使用适合aarch64平台的OpenCV库文件。可以通过在Android项目的build.gradle文件中进行配置来指定所需的ABI过滤器或库文件。

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在这公司那么久也没有弄过ndk开发，作为一个做刷卡头和蓝牙pos的安卓开发程序员这点还是很蛋疼，然后现在重新做一个新的项目，因为以前的so库是放在armeabi文件夹下面的，所以不管是安卓4.4以下还是5.0+是都可以用的，然后里面加了下分享的功能，微信和qq分享还好没有so库，但是新浪微博的就不一样了，里面有7中cpu架构文件，再加上百度的定位，操蛋的事情就发生了，如果删除其他文件夹然后新浪分享时异常，还好百度定位的没有崩溃，然后全部保留吧，硬件连接又出错，果断和硬件厂商联系了下，叫他们提供so库，因为so库为二进制码技术有限不能逆向再重新生成多so库。

这三者都表示的是CPU类型，早期的Android系统几乎只支持ARMv5的CPU架构，但是现在已经有7种了。ARMv5，ARMv7 (从2010年起)，x86 (从2011年起)，MIPS (从2012年起)，ARMv8，MIPS64和x86_64 (从2014年起)，每一种都关联着一个相应的ABI（应用程序二进制接口（ApplicationBinary Interface）定义了二进制文件（尤其是.so文件）如何运行在相应的系统平台上，从使用的指令集，内存对齐到可用的系统函数库）。Android现在的主流CPU是armeabi-v7a。armeabi-v7a是针对有浮点运算或高级扩展功能的ARMv7 CPU。

Android arm64-v8a、armeabi-v7a、armeabi详解「建议收藏」

早期的Android系统几乎只支持ARMv5的CPU架构，后面发展到支持七种不同的CPU架构：ARMv5，ARMv7 (从2010年起)，x86 (从2011年起)，MIPS (从2012年起)，ARMv8，MIPS64和x86_64 (从2014年起)，每一种都关联着一个相应的ABI。应用程序二进制接口（Application Binary Interface）定义了二进制文件（尤其是.so文件）如何运行在相应的系统平台上，从使用的指令集，内存对齐到可用的系统函数库。在Android 系统上，每一个CPU架构对应一个ABI：armeabi，armeabi-v7a，x86，mips，arm64- v8a，mips64，x86_64。但是最新的谷歌官方文档已经把mips和armv5移除了，如图所示：

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简介在移动开发中，如果我们要实现一些图像处理相关的功能，难免要用到OpenCV。而OpenCV是用c++开发的。我们在Android中，需要使用jni的方法去使用它。引入配置我们引入jni开发的基本配置方法，已经在另一篇博客中介绍过了，不再赘述。这一次我们无非是要引入第三方的c++库。首先，我们找到或新建jniLibs文件夹，然后将依赖的动态库和静态库（路径为OpenCV-android-sdk\sdk\native\libs）拷贝到\src\main\jniLibs下面。然后，找到cpp文件夹。

文章耽搁了两星期了，可能不少老铁已经忘了，上一篇文章的内容了，不妨回顾一下，之前的文章里面就简单的提及了FFmpeg的一些简单命令的用法，官方下载不同平台的静态库，可以直接执行binary 文件来编辑一些音视频文件。我上次只是说了视频画面合成的用法，通过vstack和hstack，来进行合成。这次呢我将教大家，如何在自己的Android手机上进行视频画面拼接的方法以及如何通过官方库编译出Android平台的so库及静态库。这次内容可能会很多，也涉及到了很多shell脚本语言的的东西。希望老铁们耐心看看，绝对会有帮助。

前不久，我们准备将自己开发的视频播放sdk提供给公司其他部门，在打包的时候，同事问了我一个问题，为什么我们打sdk的时候需要分别提供armeabi和arm64-v8a(ps，还有其他7种CPU架构)。其实这是一个常识问题，针对不同的架构我们肯定要提供不同的动态链接库，所以，在实际开发过程中，我们并不是将这7种so库都集成到我们的项目中去，我们会根据实际情况做一个取舍。那么旧事重提，我们再来看看Android动态链接库。简介早期的Android系统几乎只支持ARMv5的CPU架构，不过到目前为止支持7种

因为google在 NDK R19C中把GCC删除了。本来想着能不能配置出用clang编译ffmpeg，可是折腾了半天还是不行，于是还是用gcc吧。。支持gcc版本的最高的ndk是 NDK R17C，需要下载ndk r17c的开发包。另外最新的x264和ffmpeg代码需要最低 android-23的编译。也就是最低android6.0。因为有个 cabs()函数,只有android6.0才有。基本注意的就这两个方面。1，需要ndk r17c. 2，最低需要定义android-23。下面是编译shell. 系统是centos7.0 第一个shell脚本是生成交叉编译toolchain

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memcpy是C/C++的一个标准函数，原型void *memcpy(void *dest, const void *src, size_t n)，用于从源src所指的内存地址的起始位置开始拷贝n个字节到目标dest所指的内存地址的起始位置中。 neon是适用于ARM Cortex-A系列处理器的一种128位SIMD(Single Instruction, Multiple Data,单指令、多数据)扩展结构。neon支持一次指令处理多个数据，比如处理8个8-bit、4个16-bit、2个32-bit或1个64-bit。正是这个特性可以用于加速内存拷贝。在正常情况下memcpy的性能已经足够使用了，但是当我们因为某些原因在拷贝大内存遇到瓶颈的时候，可以考虑使用neon来加速内存拷贝。比如我在使用glMapBufferRange把PBO从GPU内存映射到CPU内存的时候遇到了耗时问题，拷贝921600字节的数据需要30ms，在使用neon后，内存拷贝耗时直接降低到了4ms，相差将近8倍。事实上，在arm平台上使用neon指令可以高效提升数据并行处理性能，而不仅仅局限于内存拷贝。google开源的libyuv内部也使用了neon指令来并行处理数据。

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