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博客PI+QT+OpenCV实战演练

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发表于 2017-12-7 21:12:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
   这段时间一直在进行“PI+QT+OpenCV”的研究,一方面是项目需要,一方面也是因为之前就定有计划。
我一直在为一些算法寻找嵌入式的平台,但凡此类算法,大多是需要在现场(而不是流水线或实验室)、需要实时显示效果、能够较长时间稳定运行的;应该说以图像增强类的算法居多,比如非常典型的血管增强等。我尝试过ARM系列的机器,也在DPS上面做过一些实验,也考虑过基于安卓手机的硬件,包括PI2之前也是接触过的。但是在之前,问题还是比较集中的
    1、性能问题。在PI2上,想实时显示640*480的摄像头拍摄内容都卡顿严重,更不要谈去做图像处理了.arm9一类的摄像机都有类似问题;
    2、移植问题。通过JNI将目前以C++为基础的算法在安卓上移植是可行的,但是中间毕竟有一个语言转换的过程,如果改成DPS的程序,则算法几乎要重写。;
    3、调试问题。正是因为工具链的不同,现有算法在移植中很难调试,再加上很慢的速度,让人难以接受。
   直到PI3问世,实际证明它的性能即使是跑实时的特征点匹配都是足够的

   这里将这段时间的资料梳理清楚,形成系列博客,感兴趣的可以看一看。
(1综述)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7907241.html
(2环境架设)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7908226.html
(3两个例子)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000804.html
(4程序框架)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7953805.html
(5编译使用最新opencv)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000819.html
(6综合实验)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000829.html
   此外,我在“炼数成金”开设的视频课程,第二期将于12月16日开始,该课程更注重运用而非理论,讲的比较透彻,立足实战。希望学习者在一步一步的讲解中,按图索骥,快速入门,建立起知识框架;对于具备一定基础的开发者来说,对图像处理程序的理解,并且逐渐积累起自己的开发框架。具体介绍页面为:http://www.dataguru.cn/article-12140-1.html,欢迎关注。                                             
        
              
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发表于 2019-7-7 09:58:48 | 显示全部楼层
厉害,我院要学习一下
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发表于 2019-7-9 07:53:41 | 显示全部楼层
正在学习中,比较好的资源
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