Configurer les systèmes Linux pour prendre en charge le traitement d'images intégré et le développement de vision par ordinateur

Configurer le système Linux pour prendre en charge le traitement d'images embarqué et le développement de vision par ordinateur

Dans les domaines du traitement d'images embarqué et du développement de vision par ordinateur, les systèmes Linux ont un large éventail d'applications. En configurant un système Linux, nous pouvons fournir aux développeurs un environnement de développement puissant pour développer et déboguer divers algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur. Cet article décrira comment configurer un système Linux pour prendre en charge le traitement d'images intégré et le développement de vision par ordinateur, et fournira quelques exemples de code.

1. Installer le système Linux

Tout d'abord, nous devons choisir une distribution Linux adaptée au développement embarqué et l'installer sur le périphérique embarqué. Les distributions Linux courantes incluent Ubuntu, Debian, CentOS, etc. Choisissez une version stable et éprouvée et sélectionnez la version appropriée en fonction de la configuration matérielle de votre appareil. Le processus d'installation peut varier en fonction de l'appareil. De manière générale, nous devons installer le système Linux sur le support de stockage de l'appareil et définir les options de démarrage appropriées.

2. Installer les outils de développement

Après avoir configuré le système Linux, nous devons installer certains outils de développement pour prendre en charge le traitement d'image et le développement de vision par ordinateur. Cela inclut les compilateurs C/C++, les bibliothèques de traitement d'images, les bibliothèques de vision par ordinateur, etc. Ces outils peuvent être installés à l'aide de gestionnaires de packages tels que apt-get ou yum. En prenant Ubuntu comme exemple, nous pouvons utiliser la commande suivante pour installer les outils de développement :

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install libopencv-dev

Cela installera le package build-essential, qui contient quelques outils de compilation de base, et le package libopencv-dev, qui est la version de développement de la bibliothèque de vision par ordinateur OpenCV.

3. Configurer l'environnement de compilation croisée

En raison de la puissance de traitement limitée des périphériques embarqués, il est généralement nécessaire d'effectuer une compilation croisée sur l'ordinateur de développement, puis de copier le fichier exécutable généré sur le périphérique embarqué pour l'exécuter. Afin de configurer l'environnement de compilation croisée, nous devons installer le compilateur croisé et les outils de débogage. En prenant l'architecture ARM comme exemple, nous pouvons utiliser la commande suivante pour installer l'environnement de compilation croisée :

sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabihf
sudo apt-get install gdb-multiarch

Cela installera le compilateur croisé et les outils de débogage pour l'architecture ARM.

4. Écrire un exemple de code

Après avoir configuré l'environnement de développement, nous pouvons écrire un exemple de code pour tester les algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur. Ce qui suit est un exemple de code simple qui utilise la bibliothèque OpenCV pour charger une image et effectuer un traitement en niveaux de gris :

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char** argv)
{
    cv::Mat image = cv::imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    if (image.empty())
    {
        std::cerr << "Failed to open image file!" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);

    cv::imshow("Gray Image", gray);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

Enregistrez le code ci-dessus sous gray.cpp et compilez-le avec un compilateur croisé pour générer un fichier exécutable :

arm-linux-gnueabihf-g++ -o gray gray.cpp `pkg-config --libs opencv`

Copier le fichier exécutable généré sur le périphérique intégré et exécutez :

./gray image.jpg

Cela affichera l'image en niveaux de gris sur le périphérique.

Résumé

En configurant le système Linux, nous pouvons fournir un environnement de développement puissant pour le traitement d'images embarqué et le développement de vision par ordinateur. Cet article explique comment installer un système Linux, configurer les outils de développement, configurer un environnement de compilation croisée et fournit un exemple de code simple. J'espère que cet article sera utile aux lecteurs intéressés par le traitement d'images embarqué et le développement de la vision par ordinateur.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!