在Linux aarch64架构上构建scrcpy的技术探索
2025-04-28 23:52:02作者:盛欣凯Ernestine
scrcpy作为一款优秀的Android设备投屏工具,其跨平台特性深受开发者喜爱。然而在Linux aarch64架构(如树莓派)上的支持一直是个技术挑战。本文将深入探讨这一技术问题的解决方案。
架构兼容性问题
scrcpy项目原本主要针对x86架构的Linux系统进行构建和发布。随着ARM架构处理器在嵌入式设备和单板计算机上的普及,用户对aarch64版本的需求日益增长。虽然macOS平台已有aarch64版本,但Linux平台上的支持尚不完善。
构建流程分析
通过分析scrcpy的构建流程,我们发现主要障碍在于GitHub Actions的构建配置。项目使用GitHub Actions作为CI/CD工具,但默认配置中缺少对aarch64架构Linux系统的支持。构建流程主要包括以下关键步骤:
- 依赖项构建(SDL、FFmpeg、libusb等)
- 主程序编译
- 打包发布
解决方案实现
针对这一问题,我们通过修改GitHub Actions工作流文件,添加了针对ubuntu-22.04-arm运行器的支持。具体修改包括:
- 在构建矩阵中添加aarch64架构配置
- 调整构建脚本以适应ARM架构
- 确保交叉编译环境正确设置
ADB工具的特殊处理
在实现过程中,我们发现了一个关键问题:Google官方未提供Linux ARM架构的预编译ADB工具。这导致构建过程中打包的ADB二进制文件不兼容。临时解决方案包括:
- 使用系统已安装的ADB工具(如通过apt安装的版本)
- 创建符号链接指向系统ADB
- 考虑未来实现ADB的自编译流程
性能优化建议
针对ARM架构设备的性能特点,我们建议在使用scrcpy时考虑以下优化参数:
- 降低分辨率(如使用
-m 1024参数) - 简化编码配置(如
--video-codec-options=profile=1) - 根据设备性能调整帧率和比特率
未来展望
虽然目前通过修改构建脚本实现了基本功能,但完整的解决方案还需要:
- 实现ADB工具的自编译流程
- 优化ARM架构下的编解码性能
- 完善自动化测试流程
这一探索为scrcpy在嵌入式设备和单板计算机上的应用开辟了新的可能性,也为其他开源项目的多架构支持提供了参考方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C086
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python057
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0137
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
472
3.49 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
213
86
暂无简介
Dart
719
173
Ascend Extension for PyTorch
Python
278
314
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
333
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
848
432
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
696
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19