63OpenCV例程使用 手册Word文档下载推荐.docx
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OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。
它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
TIAM57x系列处理器支持的OpenCV模块有以下14个:
coremodule
imgprocmodule
calib3dmodule
features2dmodule
objdetectmodule
photomodule
videomodule
flannmodule
imgcodecsmodule
mlmodule
shapemodule
stichingmodule
superresmodule
videoiomodule
OpenCV库的地址:
SDK根目录/linux-devkit/sysroots/armv7ahf-neon-linux-gnueabi/usr/lib/
OpenCV头文件路径:
SDK根目录/linux-devkit/sysroots/armv7ahf-neon-linux-gnueabi/usr/include/opencv2
TI官方测试说明链接:
2OpenCV模块测试
此例程是TI官方提供用于测试AM5728支持的各个OpenCV模块。
测试代码路径:
demo/OpenCV/OpenCV-examples/src/opencv_extra-master.zip
将opencv_extra-master.zip拷贝到开发板系统/home/root目录下。
可以先将opencv_extra-master.zip拷贝到Ubuntu然后再通过命令拷贝到系统卡上。
将系统卡通过读卡器插到PC机上,在Ubuntu上即可查看到系统卡上的两个分区boot和rootfs。
通过命令行拷贝opencv_extra-master.zip到系统卡“rootfs/home/root/”分区:
Host#sudocpopencv_extra-master.zip/media/tronlong/rootfs/home/root/
图1
使用系统卡启动开发板,确认已经拷贝到开发板系统上:
图2
进入开发板系统,执行以下命令:
Target#unzipopencv_extra-master.zip
Target#mvopencv_extra-master/testdata/usr/share/OpenCV/
Target#mvopencv_extra-master/usr/share/OpenCV/
Target#cd/usr/share/OpenCV/titestsuite/
Target#sourcesetupEnv.sh
图3
图4
运行测试程序:
Target#./runtests
该操作耗时较长,大概90min,可中途按“Ctrl+C”停止,测试结果保存在开发板系统路径:
/usr/share/OpenCV/titestsuite/opencv_test_log.out
图5
注意:
有可能出现暂停不了的情况,请直接重启即可。
重启之后,查看测试结果:
Target#vi/usr/share/OpenCV/titestsuite/opencv_test_log.out
图6
图7
3TI官方综合例程
3.1例程说明
本例程使用OV5640USB摄像头模块进行测试,理论上支持所有USB摄像头,是TI官方测试例程:
qt-opencv-opencl-opengl-multithreade。
本综合例程运用了OpenCV+OpenCL+OpenGL,详细可以查看例程源码。
3.2编译例程
首先安装ti-processor-sdk-linux-am57xx-evm-03.01.00.06,可以参照《Linux开发环境搭建》文档。
安装之后,进入SDK根目录运行编译命令:
Target#makeqt-opencv-opencl-opengl-multithreaded_clean
Target#makeqt-opencv-opencl-opengl-multithreaded
图8
编译完后,在SDK根目录下:
example-applications/qt-opencv-opencl-opengl-multithreaded-1.3.3会生成可执行文件qt-opencv-opencl-opengl-multithreade
该文件已经在开发板文件系统上,直接进入系统Matrix界面进行执行即可。
3.3运行
(1)硬件连接
将OV5640USB摄像头模块连接到TL5728-EasyEVM开发板的USB3.0接口,连接摄像头到TVP5158模块,HDMI连接显示屏,不接LCD显示屏,否则影响HDMI显示输出,使用MicroUSB转接线连接鼠标到USB2.0接口。
启动开发板。
(2)运行例程
进入开发板系统后,移动鼠标单击桌面的"
VideoAnalyticsDemo"
图标,进入如下界面:
图9
单击"
OpenCv+OpenCL+OpenGLDemo"
图标,点击RUN进入程序。
点击"
ConnecttoCamera"
,设置分辨率,默认为"
640*480"
,点击数字会弹出软键盘,
此处修改为"
1920*1080"
。
图10
点击下方的OK按钮。
此时,摄像连接上且开始采集图像,将摄像头对准开发板,对焦后采集效果如下。
图11
在图像区域点击鼠标右键,可选择对应的图像处理方法。
如图中所示,以选择grayscale为例,对图像进行灰度化。
图12
经过处理后,采集如下图所示:
图13
4Sobel边缘检测算法
(1)编译例程
将“光盘资料/demo/OpenCV/OpenCV-examples/src”目录下的OpenCV-examples.tar.gz拷贝到Ubuntu,并解压得到OpenCV文件夹。
图14
进入解压出来的OpenCV目录,执行以下命令进行编译:
Host#makeCOMPILE_TOOL_PATH=/home/tronlong/sdk/ti-processor-sdk-linux-am57xx-evm-03.01.00.06/linux-devkit/sysroots/armv7ahf-neon-linux-gnueabi
注:
COMPILE_TOOL_PATH变量为armv7ahf-neon-linux-gnueabi所在目录,根据个人安装ti-processor-sdk-linux-am57xx-evm-03.01.00.06包的路径情况进行指定。
图15
如果提示以下错误,是交叉编译链没有配置,请参考《Linux开发环境搭建》检查配置情况。
图16
(2)运行
将编译好的可执行文件Canny、Sobel、VideoCapture拷贝到开发板。
Host#scpCannySobelVideoCaptureroot@192.168.1.52:
/home/root
图17
进入开发板系统,连接好OV5640USB摄像头模块和HDMI显示器(取下LCD显示屏),运行边沿检测例程Sobel:
Target#./Sobel
图18
运行效果如下图,将摄像头采集的图像进行Sobel算法处理:
图19
5Canny边缘检测算法
Canny是不同于Sobel的另一种边缘检测算法。
按照第四章方法编译例程,并拷贝可执行文件到开发板系统,连接好OV5640USB摄像头模块和HDMI显示器(取下LCD显示屏),运行程序:
Target#./Canny
图20
运行效果,将摄像头采集的图像进行Canny算法处理:
图21
6VideoCapture图像采集
程序功能:
捕捉摄像头图像,然后进行HDMI显示。
Target#./VideoCapture
图22
运行效果:
图23
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