博客PI+QT+OpenCV实战演练

jsxyheu2014

   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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