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用 rga 加速处理

cmake编译rga的时候出现以下问题
我已经按照linux-rga里的README修改了buildroot.cmake里的以下配置
1. 指定TOOLCHAIN_HOME为交叉编译工具的路径
2. 指定CMAKE_C_COMPILER为gcc编译命令的路径
3. 指定CMAKE_CXX_COMPILER为g++编译命令的路径

请问这个问题有什么解决方法吗？

decatur@ubuntu:~/rv1126_rv1109_linux_release_20211022/external/linux-rga/build$ ../cmake-linux.sh
default to Release build for GCC builds
RGA is compiling with cmake
Generated version.h
set buildroot toolchain
-- The C compiler identification is GNU 6.3.1
-- The CXX compiler identification is GNU 6.3.1
-- Check for working C compiler: /home/decatur/rv1126_rv1109_linux_release_20211022/prebuilts/gcc/linux-x86/arm/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc
-- Check for working C compiler: /home/decatur/rv1126_rv1109_linux_release_20211022/prebuilts/gcc/linux-x86/arm/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /home/decatur/rv1126_rv1109_linux_release_20211022/prebuilts/gcc/linux-x86/arm/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf-g++
-- Check for working CXX compiler: /home/decatur/rv1126_rv1109_linux_release_20211022/prebuilts/gcc/linux-x86/arm/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf-g++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
CMake Error at CMakeLists.txt:83 (install):
  install TARGETS given no LIBRARY DESTINATION for shared library target
  "rga".

-- Configuring incomplete, errors occurred!
See also "/home/decatur/rv1126_rv1109_linux_release_20211022/external/linux-rga/build/CMakeFiles/CMakeOutput.log".
make: *** 没有指明目标并且找不到 makefile。 停止。

不是使用cmake直接编译的，是在buildroot系统里面添加rga配置编译。直接编译会找不到库文件

瑞芯微的RGA不是支持所有的图像算法加速的，目前仅支持resize、copy、rotation、mirror、convert、alpha图层混合等相关操作的加速，如果要想使用其他的图像方面的矩阵加速，要靠多核+GPU+NPU去做；ip类的芯片本来就只是为了拍照录像、人脸车牌等识别，本身对其他类的图像矩阵加速支持几乎是没有。