OpenCV 示例

OpenCV简介

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)，是一个跨平台的计算机视觉库，由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。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。K230 RTOS SDK 提供了针对 K230 优化的升级版 OpenCV 加速库，相比于原始版本 OpenCV，可大幅减少 OpenCV 算子的推理时间。比如：

算子名称	K230+原始版OpenCV	K230+升级版OpenCV
计算积分图(inter)	34.5ms	7.7ms
仿射变换 (warpaffine)	391.1ms	34.7ms

注意：

上述算子推理时间均在K230大核+1.6GHZ的条件下测试。 计算积分图(inter)算子：输入图像为1280x1080灰度图；积分图类型为32位浮点数。 仿射变换 (warpaffine)算子：输入图像为1280x1080灰度图；顺时针旋转15度，缩放0.6倍；目标图像为1280x1080灰度图；

此外，K230 RTOS SDK 中已包含预先交叉编译好的升级版 OpenCV 加速库(位于src/rtsmart/libs/opencv/路径下)，用户直接使用该静态库编译自己的可执行程序即可。

编译示例

本节介绍如何使用在 K230 RTOS SDK 中编译好的的 OpenCV 静态库，来进行可执行程序的编译。SDK 的给出5个基于 OpenCV 实现的可执行程序编译示例(位于 src/rtsmart/examples/opencv_examples/ 路径下)。

代码结构

该路径下的目录结构说明如下：

|-- opencv_calculate_hist               # 计算图像直方图
|   |-- CMakeLists.txt 
|   `-- opencv_calculate_hist.cpp
|-- opencv_detect_features2d            # 特征点检测
|   |-- CMakeLists.txt
|   `-- opencv_detect_feature.cpp 
|-- opencv_find_contours                # 轮廓检测
|   |-- CMakeLists.txt
|   `-- opencv_find_contours.cpp
|-- 4_opencv_grayscale_binarize         # 灰度化和二值化
|   |-- CMakeLists.txt
|   `-- opencv_grayscale_binarize.cpp
|-- 5_opencv_obj_detect                 # 人脸和人眼检测
|   |-- CMakeLists.txt
|   `-- opencv_obj_detect.cpp
|-- CMakeLists.txt                      # CMake配置文件
|-- build_app.sh                        # 编译脚本
|-- cmake                               # 默认CMake配置
|   |-- Riscv64.cmake
|   `-- link.lds
`-- utils                               # OpenCV示例所需的所有输入图片及数据
    |-- 1.bmp
    ...
    |-- a.jpg

固件编译

如果您想在编译固件时将示例编译进固件，在 K230 RTOS SDK 根目录下使用make menuconfig 配置编译选项，将示例编译到固件中的 sdcard/app/examples/opencv_examples路径下，直接烧录固件运行即可。

示例编译

如果您想只编译OpenCV示例程序，可以进入src/rtsmart/examples/opencv_examples，运行build_app.sh文件：

./build_app.sh

编译成功后，在 src/rtsmart/examples/opencv_examples/k230_bin 文件夹中即包含了编译好的所有elf文件和测试文件。您可以拷贝到开发板上测试运行。

运行示例

注意：

所有测试用例运行所需的输入图像数据，均位于 SDK 的 src/rtsmart/examples/opencv_examples/utils路径下。

opencv_calculate_hist

本示例读取一张图像，计算其每个颜色通道（蓝、绿、红）的直方图，opencv_calculate_hist 测试用例的运行方式如下：

msh /sdcard/app/examples/opencv_examples>./opencv_calculate_hist.elf

原图如下：

opencv_calculate_hist测试用例的运行结果示例如下：

opencv_detect_features2d

本示例主要功能是读取一张图像，使用 FAST 特征检测器检测图像中的特征点，opencv_detect_features2d测试用例的运行方式如下：

msh /sdcard/app/examples/opencv_examples>./opencv_detect_features2d.elf

opencv_detect_features2d测试用例的运行结果示例如下：

原图如下：

opencv_detect_features2d测试用例的运行结果示例如下：

opencv_find_contours

本示例用于读取图像，检测图像中的轮廓，并将轮廓绘制出来保存为新图像，opencv_find_contours测试用例的运行方式如下：

msh /sdcard/app/examples/opencv_examples>./opencv_find_contours.elf

opencv_find_contours测试用例的运行结果示例如下：

原图如下：

opencv_find_contours测试用例的运行结果示例如下：

opencv_grayscale_binarize

本示例主要功能是读取一张彩色图像，将其转换为灰度图像并保存，然后对灰度图像进行二值化处理并保存处理后的图像。opencv_grayscale_binarize测试用例的运行方式如下：

msh /sdcard/app/examples/opencv_examples>./opencv_grayscale_binarize.elf

opencv_grayscale_binarize测试用例的运行结果示例如下：

原图如下：

灰度图如下：

opencv_grayscale_binarize测试用例的运行结果示例如下：

opencv_obj_detect

本示例使用级联分类器检测图像中的人脸和眼睛，并在原始图像上绘制检测结果，opencv_obj_detect测试用例的运行方式如下：

msh /sdcard/app/examples/opencv_examples>./opencv_obj_detect.elf

opencv_obj_detect测试用例的运行结果示例如下：

原图如下：

opencv_obj_detect测试用例的运行结果示例如下：