• 在装完了OpenCV和CUDA之后很自然的事情就是先跑个程序库函数是否安装完毕。对于在Windows下习惯用Visual Studio的同志们来说,可能很多人还不知道可以不用IDE编程(至少我当年转Linux的时候就在想,用记事本写文件,...
    在装完了OpenCV和CUDA之后很自然的事情就是先跑个程序看看库函数是否安装完毕。对于在Windows下习惯用Visual Studio的同志们来说,可能很多人还不知道可以不用IDE编程(至少我当年转Linux的时候就在想,用记事本写程序,那工程文件去哪了。。。),所有在这里首先介绍如何使用跨平台的IDE Qt 来编写第一个OpenCV程序,这可以帮助大家快速上手在Linux上使用OpenCV。当然Qt也有它的缺点,在以后的文章中,再和大家讨论如何用单纯的.cpp, .h文件和Makefile来构建程序。
    
    #1. 安装Qt
    Qt相对于Eclipse来说更接近于Windows用户熟悉的界面,不需要配置太繁琐的插架就可以进行编译和调试。安装Qt有各种各样的方法,由于笔者主要使用的是图像处理库函数中的API,不需要使用太多Qt本身的API,所以只需要安装Qt4即可。
    
    1.1 Qt的命令安装方法
    
    首先安装Qt工具箱
    ```
    sudo apt-get install qt4-dev-tools #开发包
    sudo apt-get install qtcreator #IDE
    sudo apt-get install qt4-qtconfig #配置工具 
    ```
    其次可以选择安装说明文档和Demo,鉴于这两个体积都比较大,国内Ubuntu源的速度又不好,不需要的小伙伴可以选择跳过。
    
    ```
    sudo apt-get install qt4-doc #开发帮助文档 
    sudo apt-get install qt4-demos #DEMO源码 
    ```
    1.2 应用商店安装方法
     
     相比于命令行安装方法,应用商店的安装更加直观方便,这里只需要安装Qt Creator即可。
     ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160628180642882)
    
    #2. 配置工程文件
    2.1 新建工程
    作为嵌入式平台,我们不需要编写类似于UI的用户界面,所以这里选择Qt 控制台项目。
    
    ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160628180915710)
    
    ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160628181207228)
    
    2.2 配置qmake和编译器
    
    ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160628194916786)
    ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160628195014319)
    
    在这里按照路径选择好编译器、qmake以及调试器。如果都选择正确了,qt前面的红色感叹号会消失。
    
    #3. 运行OpenCV程序
    ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160628195239617)
    
    3.1 在.pro(类似于工程文件)的最后添加如下代码:
    
    ```
    INCLUDEPATH += /usr/local/include \
                    /usr/local/include/opencv \
                    /usr/local/include/opencv2
    
    LIBS += /usr/local/lib/libopencv_highgui.so \
            /usr/local/lib/libopencv_core.so    \
            /usr/local/lib/libopencv_imgproc.so
    ```
    INCLUDEPATH表示包含目录,LIBS表示库目录。因为只做测试用,所以库目录只添加了highgui、core和imgproc三个模块,如需要其他功能,请按照实际情况添加模块。
    
    3.2 将main.cpp文件替换为以下代码:
    
    ```
    #include 
    #include 
    #include 
    #include 
    
    using namespace cv;
    
    int main(int argc, char *argv[])
    {
    //    QCoreApplication a(argc, argv);
        
        namedWindow( "src", WINDOW_AUTOSIZE );
        Mat src1 = imread( "lena.jpg" );//图片储存路径
        while(1)
        {
            imshow( "src", src1 );
            char c =  waitKey(30);
            if( 27==c )
                return 0;
        }
    
    //    return a.exec();
    }
    
    ```
    
    3.3 点击左下角第一个绿色的按钮运行
    ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160628195933104)
    
    如果没有问题的话,会显示出你所指定的图片。
    
    ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160628200010308)
    
    
    
    万事开头难,运行成功第一个OpenCV程序之后,你就可以把之前在Windows上运行过的程序移植过来看看效果。他的编程方式和在Windows上 并没有太大区别,只是效率会低很多。后续我将为大家呈现如何使用OpenCV的GPU模块以及NVIDIA的VisionWorks为图像处理加速。
    展开全文
  • Tegra 平台为OpenCV提供了GPU加速...除了opencv中的GPU模块外,例如核心的Core模块等一系列OpenCV中的常用模块都可以使用GPU加速。但是GPU加速的前提是你已经安装好Cuda并且用nvcc device 编译OpenCV。  在Jets
  • Opencv嵌入式图像处理
  • 前文记述了如何使用下载好的deb包在Jetson tk1上安装CUDA和OpenCV的方法。但是目前NVIDIA官网已经不提供单独的CUDA和OpenCV4Tegra的下载包,所有的下载、安装工作都集成到了Jetpack安装文件中去。这就意味着如果你想...
  • 看了好几篇一直opencv的文章,都是几年前的,而且版本比较旧,对着弄会发现有的地方是和现在是有改动的。所以,2017年末,记录了此次移植过程,移植版本比较新的可以看过来,可以让你少走弯路。 为了这东西,逃了两...
  • 嵌入式图像处理算法优化 2017-08-26 16:04:11
    嵌入式图像处理算法优化指南,适用于任何基于ARM或PC平台的视觉应用程序开发 转载2015-08-05 15:09:15 标签:目标识别与跟踪视觉定位与目标识别视觉算法研究与验证视频图像处理开发板it 第一章 绪论 ...
  • 从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练 1综述http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7907241.html2环境架设http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7908226.html3两个例子...
  • 自己修改的OPENCV库,可以编译后用在嵌入式LINUX开发上,可以构建很多嵌入式图像处理软件。
  • (1综述)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练 一、PI的综述  树莓派(Raspberry Pi)凭借高度定制化和可玩性,深受科技宅青睐,2012年推出以来全球销量已达1250万块。成世界第三大计算平台。...
  • 从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练   1综述http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7907241.html 2环境架设http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7908226.html 3两个例子...
  • 实现OpenCV的视频图像处理 2019-01-08 14:02:39
    嵌入式ARM及ARM-Linux操作系统已广泛应用于工业控制、通信、医疗仪器等各个领域。ARM设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。技术具有性能高、成本低和能耗省的特点。适用于多种领域,比如...
  • 嵌入式Linux下使用OpenCV 2017-03-17 13:40:46
    By Toradex 秦海 1). 简介 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision ...OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,以解决人机交互,人脸识别以及动作跟踪等领域的问题。   本文所采用
  • OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库...它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,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。
  • 基于DSP的嵌入式视觉应用平台存在的主要问题为:运算速度较低,通常需要设计专用的多核DSP、开发相应的并行处理机制、并利用其提供的指令集进行算法优化,使得专注于图像处理算法的工程师“望而生畏”。而ARM平台不...
  • 1、将要用到的opencv 相关的库打包,利用你要移植的平台第三方编译器进行交叉编译,因为如果你利用其它编译器即使编译通过了,在另外的工程调用时也会提示错误,一般会报错误:undefined reference to"xxx"错误,...
  • 实时图像处理、高速数据运算处理要求其系统具有对数据处理速度快、数据吞吐率高以及多任务处理功能。目前大多数方案都是采用HPI数据传输方式,将ARM和DSP进行组合完成一些图像处理,DSP处理器只是完成图像采集、压缩...
1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,925
精华内容 1,570