结论与定位
没有官方的“移动版”cximage。cximage 是一个面向 c/c++ 的跨平台图像处理库，主要运行在桌面级操作系统（如 ubuntu、debian 等）。在移动端，通常不直接使用 cximage，而是选择各平台的原生图像框架或跨平台方案（如 android 的 bitmap/skia、ios 的 uiimage/coreimage、或跨平台的 libpng/libjpeg-turbo 等）。
在移动端的可行替代
- android：使用 android.graphics.bitmap、skia、libpng/libjpeg-turbo；若必须用 c++，可通过 ndk 编译 cximage，但需自行处理 jni、像素格式与资源管理，工作量较大。
- ios：使用 uiimage/coreimage 或 accelerate/vimage；同样可通过 ndk/metal 调用底层 c 库，但原生方案更稳妥。
- 跨平台 c++ 项目：优先选用 stb_image、libpng、libjpeg-turbo、opencv（imgproc） 等活跃维护的移动友好库，生态与性能更适配移动端。
在 ubuntu 上的常规使用
- 桌面/服务器环境可通过包管理器或源码编译使用：
- 安装依赖与库：sudo apt install libcximage-dev（或 build-essential、libpng-dev、libjpeg-dev 等）
- 源码编译：git clone https://github.com/cximage/cximage.git && mkdir build && cd build && cmake … && make && sudo make install
- 编译链接：g++ test.cpp -o test -lcximage
上述流程在 ubuntu 上被广泛采用，便于开发与验证图像处理逻辑。
若坚持在移动端尝试使用 cximage 的注意点
- 架构与交叉编译：需为 arm64-v8a/armeabi-v7a 等目标交叉编译，准备对应工具链与 sysroot。
- 依赖与格式支持：确保 libpng、libjpeg、libtiff、zlib 等依赖在移动端可用，并按需开启 gif/webp 等格式支持。
- abi 与二进制分发：处理多 abi、strip 符号、版本化 so，避免运行时找不到符号或资源。
- 性能与内存：移动端内存/功耗敏感，注意图像解码缓存、像素拷贝与格式转换开销。
- 维护成本：官方重心在桌面端，移动端适配与后续维护成本较高，通常不如原生或主流跨平台库划算。