基于qsimglib的嵌入式视觉应用开发指南

第一章绪 为什么要建立嵌入式图像处理函数库 基于qsImgLib的嵌入式应用程序开发流 体验qsImgLib示例程 第二章qsImgLib接口函数介 qsImgLib函数一 输入、输出、调试显示函 qsRectWidth、qsRectHeight、 基本图像处理函 qsHistogram、 特征检测与匹配、配准函 目标接口函 工业应用接口函 为什么要建立嵌入式图像处理函数库户手册》以及《基于QS-PTE9的嵌入式图像处理算法优化指南》，并掌握了嵌入式QS-PTE9除可购置的功能外，针对特定应用设计针对性的解决方案，并自己编写所有的算法，保证整个模块的高效运行”。这是否和本手册的目的相呢？既然引入OpenCVIPL？针对这些问题，我们试图从如下方面库函数必须是适合长时间高效稳定运行的，否则不可用OpenCV为，arm-linux110对嵌入式实时图像处理应用来说，建议将需要开辟的大块缓存作为全局变量事先分配好，库函数直接对已有的内存进行qsImgLib就是针对此需求开发的。库函数必须是开源的、且代码简洁独立。由于应用目的的不同，有时候行简化或者将2-3个函数的功能进行简化及合并。在上述情况下，不开源的库函数（IPL）或者开源但代码很难摘出来的库函数（V）从上面的论述可以看出，qsImgLib可考虑提供所需要修改的部分函数的实现代码；而IPL是in针对windows开发的，嵌入式系统无法使用，基本没有更改算法代码的。如果你认真阅读了《基于QS-PTE9的嵌入式图像处理算法优化指南》，相信你也不难写出类似当然，qsImgLib库函数的用处绝非算法体验与比较这么简单，我们已经将视觉目标、帧间配准、典型几何元素的检测等方法加入到库中，这些方法是我们多年的研究成果，其性能应该说在国际上都是领先的，你可以调用这些库函数DIY自己的视觉应用（PC性能测试可执行程序及部分测试数据库共享在下述： /QaRxEGhRxsBazc332。另外，对于直接利用库函数就能满足实时性要求的场合，利用qsImgLib库函数也是很不错的选择。总的来说，我们仍然坚持之前的观点：库函数是把双刃剑，少量的使用大多数时候会加快项目的开发进度，但过渡的依赖可能会在面对新问题时无所适基于qsImgLib的嵌入式应用程序开发流程本小节以最简单的图像与显示程序“camera”为例，介绍如何利第一步：建立工程“camera函数库文件至“camera”中，并新建“src”作为存放源代码的（第二步：将包含库函数头文件及avi类的源代码“qsLib”拷贝到src目录中（可以从光盘中“源代码/qsImgLib示例程序源代码”中的任一示例程序qsImgLib.h件avilib.h和avilib.c里面存放着avi的接口函数（avi函数库开源在图像类中封装的avi功能需要用到该函数库。第三步：编写应用程序源代码（为简便起见，此处直接从提供的示例程序一样，共有5个文件，如下图所示：main.cpp“MainDlg.h“V4L2.h方便网络传输及）或者采用“YUYV”图像方式（直接得到图像数据，效qsYuv2Gray“qsBmpRgbSave“qsBmpGraySaveqsJpegSave”、和“qsJpegDecodeaviLib中的多个函数，部分调用如下图所示：第四步：在camra” 下编写程文件“（可以贝光盘中“源代码/qsImgLib示例程序源代码”中的任一示例程序中的“*.pro”文并名改“决生可行的字。该文的要内如图示：需要注意红色部分的三行代码：LIBS变量记录了需要的库文件，即变量记录了此工程需要编译的所有源文件。如果你除了上述5个源代码文件外新建了自己的类，则需要将头文件和源文件加入到上述两个变量中（文件名之间以空格分开。第五步：将新的编译“build_arm.sh”拷贝到“camera”下（可PC-Linux意：不需要库函数。体验qsImgLib示例程【目 qsImgLib函数一览输入、输出、调试显示函数qsJpegDecode：JPEG函qsDataSave：把内存数据写qsDataLoad：把指据到内存qsBmpRgbSave：保存RGB数据为qsBmpRgbLoadRGBqsBmpGraySave：保存灰度图像据为BMPqsBmpGrayLoad：载入灰度图QSRECT——结构qsRectWidth：求矩形框的qsRectHeight：求矩形框的qsRectArea：求矩qsRectSetRange：将矩形框的各qsRectScale：按比qsRectCrossArea：求两个矩qsRectUionArea：求两个矩形框qsAddRectToImg：向图像中添加qsAddCrossToImg：向图像中qsBinaryOverlayImg：把二qsBinaryOcupyImg：只qsBlockImageDataGray：得到qsBlockImageDataRgb：得到块图qsMerge4Image：将4基本图像处理函数qsRgbFormatWinQtTransMFCqsGrayFormatWinQtTrans：MFCqsYuv2Rgb：YUYV转RGBqsYuv2Gray：YUYV转Gray函qsRgb2GrayRGBGrayqsGray2RgbGray转RGBqsTransformImg：旋转、缩放图qsNormalizeImg：归一化图qsHistogram：求图图平滑区域的大小为qsSobelMag：求sobelqsSobelMagOri：求取sobelqsSpatialSaliency：求qsTopHat：形态学高帽运qsBottomHat：形态qsSegmentThd：阈值分qsTriangularThreshold：利用弓qsIsodataThreshold：利qsBinaryErose：二值图像的qsBinaryClose：二值图像的qsBinaryInternalEdge：得到二值qsCCA：得到二值图像中连通区特征检测与匹配、配准函QsFeatureCode——特征结构QsMatchPair特征提取HOG述，求取的 HOG特征描述子匹配利用最小二乘法(LSE)匹配qsFrameDifferenceAffine：目标接口函qsObjectTrackStart：启qsObjectTrackExcuteqsObjectTrackStop：停器工业应用接口函数QSCIRCLE——圆对象结构qsCircleCreate：创建一个圆对qsAddCircleToImg：向图像qsAddHardCircleToImg：向图像qsCircleArea：得到圆的参数限qsCircleRaceArea：得到两qsCircleParaLse：利qsCircleParaRobust：利用去1qsCircleFromBinaryImgqsCircleFromGrayImg：从灰度图qsCircleRaceStretchImg：将两个QSELLIPSE对象体qsEllipseCreate：创qsAddEllipseToImg：向图像中添qsEllipseArea：得到椭圆的qsEllipseRaceArea：到两个椭qsEllipseParaLse：利qsEllipseParaRobustqsEllipseFromBinaryImg：从qsEllipseFromGrayImg：从灰度图qsEllipseRaceStretchImg：Q