基于ARM和QT联合OpenCV的快速图像处理应用.pdf

科学技术创新 2023.24基于 ARM 和 QT 联合 OpenCV 的快速图像处理应用杨睿，黄鹏飞（西京学院 机械工程学院，陕西 西安）引言随着科技的发展和嵌入式设备的广泛应用，图像处理在嵌入式系统中扮演着越来越重要的角色。在这些嵌入式系统中，高速、高效的图像处理能力对于实时应用和用户体验至关重要。ARM 架构作为一种低功耗、高性能且可定制的处理器架构，以其在嵌入式领域的广泛应用而闻名。OpenCV 作为一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法，广泛用于计算机视觉和机器学习领域。通过结合ARM 和 OpenCV，我们可以实现快速且高效的图像处理应用。ARM 的并行计算能力和 OpenCV 库的优化功能相互补充，为嵌入式设备提供了强大的图像处理能力。此外，QT 作为一个流行的图形用户界面开发框架，为我们提供了方便而强大的界面设计工具，使得用户能够直观地操作和观察图像处理效果。本文将重点探讨基于 ARM 和 QT 联合 OpenCV 的快速图像处理。我们将研究如何利用 ARM 处理器的优势，结合OpenCV 提供的图像处理算法和函数，实现快速而准确的图像分析、特征提取和图像增强等功能。我们还将介绍如何利用 QT 开发界面，实现用户友好的图像处理应用程序，使用户能够方便地调整参数、实时显示处理结果，并将这些功能应用于实际的图像处理应用中。通过本文的研究和实践，我们期望能够进一步提高嵌入式系统中图像处理的效率和性能，为用户提供更好的图像处理体验。同时，探索出更多基于 ARM和 OpenCV 的创新应用，拓宽图像处理在嵌入式系统中的应用领域。1系统概述本系统的主要硬件为搭载 Linux 系统的 ARM 开发板和高清触摸屏，上位机开发使用 QtCreate,使用摘要：ARM 结合 OpenCV 是一种强大的组合，在嵌入式系统上可执行高效的图像处理任务。ARM 的架构提供了低功耗、高性能可定制的优势，而 OpenCV 是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法，借助 ARM 与 OpenCV 图像处理，可以实现许多应用，如实时目标检测、人脸识别、车牌识别、图像滤波、边缘检测等。这些应用可以应用于智能手机、嵌入式相机、安防监控等领域，为用户提供更加智能和便捷的体验。本文着重研究介绍利用 ARM 平台的可移植性和 OpenCV 的图像处理库，实现快速而准确的图像分析、特征提取、图像增强等功能。关键词：图像处理；ARM；嵌入式 linux；OpenCV；交叉编译；QT 开发中图分类号院TP319文献标识码院A文章编号院2096-4390渊2023冤24-0080-04作者简介：杨睿（1999-），男，硕士研究生，研究方向：嵌入式。图 1系统架构80-2023.24 科学技术创新OpenCV作为图像处理库。开发平台为 ubuntu18.04,由于硬件是 ARM 架构，默认为 X86 的编译器，因此在实际开发过程需要交叉编译，首先需要安装交叉编译工具链以便后续的开发工作1，本项目采用的版本为:gcc-linaro-4.9.4-2017.01-x86_64_arm-linux-gnueabihf。系统搭建架构如图 1 所示。屏幕系统：为确保高清触摸屏的正常使用，需要交叉编译 Tslib（Tslib 是一个用于嵌入式 Linux 系统上的触摸屏输入设备驱动库。它提供了一系列的 API 函数，用于处理触摸屏输入事件，包括触摸点的坐标、压力等信息），Tslib 的主要代码和系统框架如表 1 和图2 所示。表 1Tslib 主要代码图 2Tslib 框架Tslib 框架图解（图 2 左）：上面的模块递归调用下面的模块获得数据，并处理数据，ts_read 使用模块中的 read 函数；ts_read_mt 使用模块中的 read_mt 函数。1.优先打开环境变量 TSLIB_TSDEVICE 指定的设备。2.如果没有这个环境变量，尝试打开：/dev/input/ts/dev/input/touchscreen/dev/touchscreen/usb1x003.如果失败扫描/dev/input 下的设备节点。4.成功后得到一个 tsdev 的结构体。Tslib 框架图解（图 2 右）：1.优先打开环境变量 TSLIB_TSDEVICE 指定的配置文件。2.如果没有这个环境变量，尝试打开：/etc/ts.conf。3.根据配置文件读入各类 module4./etc/ts.config 示例：module_raw inputmodule pthrespmin=1module dejitter delta=100module linear5.成 功 后，tsdev 结 构 体 list 链 表 执 行 各 个module。根据以上代码和框架对 Tslib 进行交叉编译和触摸屏测试，挂载 NFS（Network File System 是一种在网络上共享文件系统的协议。它允许一台计算机通过网络访问其他计算机上的文件，就像访问本地文件一样)，把交叉编译生成的 lib,bin,etc 文件通过网络文件系统分别拷贝到 ARM 开发板的 lib/，bin/,etc/目录下，然后在单板上执行测试程序 ts_test_mt。2项目准备2.1搭建 OpenCV 3.4.1 的编译环境进入新建立的 build 目录（cd build）里执行指令cmake-gui，开始配置 OpenCV 的环境。进入图形化工具 cmake-gui2：1.指定源码的所在路径和构建目录，修改成个人的路径；2.指定交叉编译器的路径；3.指定安装路径；如图 3 所示。src/接口函数接口函数 plugins/插件插件 tests/测试程序测试程序 ts_setup.c linear.c ts_test.c ts_open.c dejitter.c ts_test_mt.c ts_config.c pthres.c ts_print.c input_raw.c ts_print_mt.c 图 3图形化工具 cmake-gui81-科学技术创新 2023.24完成配置后 make 编译源码，make install 安装在所创建的 install 目录，至此完成 OpenCV 的编译。将当前目录下的 lib 文件夹下的内容拷贝到文件系统/usr/lib 下即可。2.2QT 上位机界面定制界面以 QT 提供的 mainwindow 为框架，C+语言进行编辑以及进行 OpenCV库函数的调用3，主要实现图像处理功能按钮名称，以各功能函数名如表 2 所示。表 2按钮名称以及函数名完成的 mainwindow 界面如图 4 所示。图 4完成的 mainwindow 界面2.3在 Qt 项目中加入OpenCV打开 Qt 项目的 pro 文件，在里面添加如下内容。INCLUDEPATH+=/home/yangrui/opencv/install/includeLIBS+=././lib/libopencv_core.so././lib/libopencv_highgui.so././lib/libopencv_imgproc.so././lib/libopencv_videoio.so././lib/libopencv_imgcodecs.soh 头文件加入以下内容。注根据所需要添加相应的头文件。#include#include#include#include 修改.pro 文件如图 5 所示。图 5修改.pro 文件3项目实现拷贝 install/lib 文件夹下的 OpenCV相关库拷贝到开发板的/lib 目录下4。在串口终端里直接执行QOpenCV Qt 应用程序（./QOpenCV）。可观察到显示屏上已经出现 QT 程序的示例。以跑车图片为例，点击边缘检测，可以看到案例图片已经被线条勾勒了。此外还有灰度化、阈值化、腐蚀、模糊、锐化等。如图 6 所示，图片处理速度迅速，功能使用方便，可定制性强。结束语此例程通过将 OpenCV 和 QT 移植到 ARM 架构按钮名称按钮名称 函数名函数名 原始图像 void originalImgShow()边缘检测 void CV_Canny()灰度化 void CV_Gray()阈值化 void CV_Threshold()腐蚀 void CV_Erode()模糊 void CV_Blur()锐化 void CV_Filter()图 6图片处理结果82-2023.24 科学技术创新的开发板，在设备上进行无依赖远程服务器或云端计算的情况下进行实时的图像处理任务。这在许多场景下都具有重要意义。ARM 架构的高性能和低功耗特性使得在开发板上运行 OpenCV 的图像处理算法更加高效和节能。这意味着可以更加容易实现图像分析、物体检测、特征提取和图像识别等应用，并且利用其可移植性和方便定制的特性，可以为用户带来更好的体验和功能。然而，移植 OpenCV 到 ARM 开发板也会带来诸多问题，包括适配和编译的复杂性、资源限制和性能优化等。在进行移植过程中，需要仔细配置编译环境、处理依赖项和测试功能，以确保 OpenCV 在ARM 架构上正常运行5。随着 ARM 架构和 OpenCV 的不断发展嵌入式系统和计算机视觉技术的不断进步，智能化的应用和设备将会不断为用户带来更多便捷的体验。参考文献1吕兴朝，王泽同.基于 ARM 嵌入式系统 QT 软件模拟调试技术J.电子技术与软件工程，2019(13):40-41.2曾骏，何剑锋，李卫东，等.基于 ARM-Linux/Qt 便携式智能 酌 能谱仪软硬件设计与实现J.仪表技术与传感器，2022(11):17-22，28.3刘福才，赵佳伟，汤丽娜.基于嵌入式 Linux 系统的Qt/Embedded 图像处理界面开发J.计算机应用与软件，2009，26(11):116-117，149.4陈龙，何成，陶雪娇，等.Linux 下基于 Qt 和 OpenCV的红外图像伪彩色处理研究 J.电子测量技术，2014，37（2）:44-46，49.5黄洋，王瑞，潘新奇，等.基于 ARM 嵌入式的关于图像处理的交通信号灯识别J.电子制作，2019(15):82-84.Application of Fast Image Processing Basedon ARM and QT Combined OpenCVYang Rui,Huang Pengfei（School of Mechanical Engineering,Xijing University,Xian,China）Abstract:ARM combined with OpenCV is a powerful combination that enables efficient image processingtasks on embedded systems.The ARM architecture offers advantages such as low power consumption,highperformance,and customization,while OpenCV is a widely-used open-source computer vision library thatprovides a rich set of image processing functions and algorithms.By leveraging ARM and OpenCV for imageprocessing,we can achieve various applications such as real-time object detection,face recognition,licenseplate recognition,image filtering,edge detection,and more.These applications can be applied in areas suchassmartphones,embeddedcameras,andsecuritysurveillance,providinguserswithsmarterandmoreconvenient experiences.This article focuses on exploring the utilization of ARM processors parallel computingcapabilities and the optimization features of the OpenCV library to achieve fast and accurate image analysis,feature extraction,image enhancement,and other functions.Key words:image processing;ARM;Embedded linux;OpenCV;cross compilation;QT development83-