从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练

1综述
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2环境架设
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7908226.html
3两个例子
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000804.html
4程序框架
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7953805.html
5编译使用最新opencv
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6综合实验
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000829.html
7拾遗
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    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。树莓派今年已经进化到第三代，搭载64位A53处理器，支持更多连接，还有更小巧的Pi Zero版本（后面有图的）。大家可以上它的官网加深了解。

 

PI能够用来进行多种工作，因为它本身就是一个功能完善的系统，基于Linux的高度开源特性，通过程序员和工程师们的奇思妙想，能够*组装成多种有趣的项目。比如（内容引自树莓派实验室）：超级计算机

   比如视频服务器：

 

   以及加上一些外设：

等等。如果想进一步了解，推荐去“树莓派实验室 ”看一看。http://shumeipai.nxez.com/

    一直以来，我一直在为一些算法寻找嵌入式的平台。但凡有嵌入式需求的算法，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。由于我有一定嵌入式系统的背景，所以尝试过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。

所以一段时间，我在图像处理嵌入式这块没有很大的推动，直到PI3问世：

    下面两图是它的参数和价格（我购买了包括触摸屏的套件，但是sd卡是自己的，不到500元）：

 

    这个硬件当然比PC还是要差的，但是也已经很强的。实时的640*480的视频在加上图像处理已经不成问题。

实际上，我们整个实验最终要完成一个“各种类型特征点实时匹配”项目，也是对PI3性能的一个评测。

安装好的样子（可以看到，为了方便，直接使用橡皮筋将摄像头进行了加固）：