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将EMCV移植至DM6467（2）- OpenCV程序调试

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简介：
本篇文章详细介绍了将EMCV移植到DM6467平台的过程，并提供了OpenCV程序调试的具体方法和技巧。 ### 移植EMCV到DM647（2）：OpenCV程序调试 #### 一、移植背景与目的 在前一篇文章《移植EMCV到DM647(1)》中，我们已经实现了通过EMCV库在DM647开发板上创建图像并添加矩形框的基本功能。接下来本段落将详细介绍如何进一步调试OpenCV程序，并针对DM647平台上的特定需求进行调整，以便更好地支持后续的功能开发。 #### 二、关键知识点解析 ##### 2.1 YUV与RGB颜色空间转换 - **颜色空间概念**：在嵌入式系统中，如DM647开发板，通常采用YUV颜色空间来处理视频数据。YUV是一种广泛用于视频信号的标准，其中“Y”代表亮度，“U”和“V”分别代表色差。相比之下，在PC平台上，默认使用RGB颜色空间来表示图像。 - **转换必要性**：由于本项目的目标是在DM647上运行基于OpenCV的应用程序，因此需要将TVP5150提供的YUV422 semi-planar格式的视频转换为OpenCV所需的RGB格式。 - **YCbCr与YUV的区别**：TVP5150传输的数据实际上是YCbCr格式而非标准的YUV格式。两者之间的主要区别在于色彩空间的编码方式，因此在选择转换公式时需要特别注意这一差异。 - **转换公式**：文中提供了一组经过验证的转换公式，用于实现从YCbCr到RGB的准确转换，避免了转换后的图像出现偏色的问题。 - **注意事项**：实际应用中应注意公式的选用以及确保转换过程中不会发生溢出或数据丢失等问题。 ##### 2.2 存储格式理解 - **YUV422 Semi-planar格式**：在DM647平台上，TVP5150传来的视频数据采用YUV422 Semi-planar格式存储。这种存储方式有助于提高内存访问效率，但对于不熟悉该格式的开发者来说可能较为复杂。 - **对比常见YUV422格式**：与常见的YUV422相比，Semi-planar具有不同的结构特点，需要深入理解以便正确寻址和操作这些数据。 ##### 2.3 程序编写技巧 - **颜色空间转换**：文中提供了一个示例代码片段，其中包括用于YCbCr到RGB及RGB到YCbCr转换的宏定义。这简化了编程中的计算步骤。 - **IplImage格式**：OpenCV中的`IplImage`结构体按BGR顺序存储像素值，不同于常见的RGB顺序。这一点在编码时需特别注意。 - **数据限幅处理**：颜色空间转换过程中可能会遇到超出有效范围的数值（如小于0或大于255）。因此需要添加代码来限制这些值的有效范围，确保图像质量不受影响。 - **性能优化策略**：考虑到DM647是定点DSP芯片，在实际编程时应尽可能使用整数运算代替浮点运算以提高程序执行效率。 #### 三、总结 通过上述关键知识点的分析可知，将EMCV移植到DM647并调试OpenCV程序的过程中需要综合考虑颜色空间转换、存储格式理解及编码技巧等多个方面。特别是YUV与RGB之间的转换以及对存储格式的理解是实现这一目标的关键步骤。遵循文中提供的指导原则和注意事项可以有效地解决移植过程中遇到的各种问题，为后续的功能开发奠定基础。

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  • 将EMCV移植至DM6467（2）- OpenCV程序调试
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    本篇文章详细介绍了将EMCV移植到DM6467平台的过程，并提供了OpenCV程序调试的具体方法和技巧。 ### 移植EMCV到DM647（2）：OpenCV程序调试 #### 一、移植背景与目的 在前一篇文章《移植EMCV到DM647(1)》中，我们已经实现了通过EMCV库在DM647开发板上创建图像并添加矩形框的基本功能。接下来本段落将详细介绍如何进一步调试OpenCV程序，并针对DM647平台上的特定需求进行调整，以便更好地支持后续的功能开发。 #### 二、关键知识点解析 ##### 2.1 YUV与RGB颜色空间转换 - **颜色空间概念**：在嵌入式系统中，如DM647开发板，通常采用YUV颜色空间来处理视频数据。YUV是一种广泛用于视频信号的标准，其中“Y”代表亮度，“U”和“V”分别代表色差。相比之下，在PC平台上，默认使用RGB颜色空间来表示图像。 - **转换必要性**：由于本项目的目标是在DM647上运行基于OpenCV的应用程序，因此需要将TVP5150提供的YUV422 semi-planar格式的视频转换为OpenCV所需的RGB格式。 - **YCbCr与YUV的区别**：TVP5150传输的数据实际上是YCbCr格式而非标准的YUV格式。两者之间的主要区别在于色彩空间的编码方式，因此在选择转换公式时需要特别注意这一差异。 - **转换公式**：文中提供了一组经过验证的转换公式，用于实现从YCbCr到RGB的准确转换，避免了转换后的图像出现偏色的问题。 - **注意事项**：实际应用中应注意公式的选用以及确保转换过程中不会发生溢出或数据丢失等问题。 ##### 2.2 存储格式理解 - **YUV422 Semi-planar格式**：在DM647平台上，TVP5150传来的视频数据采用YUV422 Semi-planar格式存储。这种存储方式有助于提高内存访问效率，但对于不熟悉该格式的开发者来说可能较为复杂。 - **对比常见YUV422格式**：与常见的YUV422相比，Semi-planar具有不同的结构特点，需要深入理解以便正确寻址和操作这些数据。 ##### 2.3 程序编写技巧 - **颜色空间转换**：文中提供了一个示例代码片段，其中包括用于YCbCr到RGB及RGB到YCbCr转换的宏定义。这简化了编程中的计算步骤。 - **IplImage格式**：OpenCV中的`IplImage`结构体按BGR顺序存储像素值，不同于常见的RGB顺序。这一点在编码时需特别注意。 - **数据限幅处理**：颜色空间转换过程中可能会遇到超出有效范围的数值（如小于0或大于255）。因此需要添加代码来限制这些值的有效范围，确保图像质量不受影响。 - **性能优化策略**：考虑到DM647是定点DSP芯片，在实际编程时应尽可能使用整数运算代替浮点运算以提高程序执行效率。 #### 三、总结 通过上述关键知识点的分析可知，将EMCV移植到DM647并调试OpenCV程序的过程中需要综合考虑颜色空间转换、存储格式理解及编码技巧等多个方面。特别是YUV与RGB之间的转换以及对存储格式的理解是实现这一目标的关键步骤。遵循文中提供的指导原则和注意事项可以有效地解决移植过程中遇到的各种问题，为后续的功能开发奠定基础。
     
  • 将EMCV移植至DM6467(1)-C++工程测试
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    本项目致力于将EMCV库成功移植到TI公司的DM6467处理器平台上，并通过搭建C++开发环境进行功能测试，旨在验证其在视频处理和流媒体应用中的性能与稳定性。 ### 移植EMCV到DM6467（1）- C++工程测试 #### 一、移植背景与目的 在嵌入式系统开发领域中，特别是在图像处理的应用场景下，经常需要将复杂的计算机视觉算法移植至特定硬件平台上。本段落旨在介绍如何将EMCV库移植到TI的DM6467处理器上，并进行初步的功能测试。EMCV（Embedded Computer Vision Library）是一个专为TI的DM64x系列DSP设计的计算机视觉库，它提供了与OpenCV几乎一致的API接口，这使得开发者能够快速地将原本基于OpenCV的算法移植到DSP平台而无需大量的代码重写工作。 #### 二、EMCV简介 EMCV的主要特点包括： - **接口一致性**：其API与OpenCV高度相似，这意味着用户可以无缝地迁移现有的OpenCV代码至EMCV中。 - **数据结构支持**：包含如IplImage、CvMat和CvSeq等基本数据结构的支持，这些是OpenCV中的常见元素。 - **函数库覆盖范围**：包括了图像创建与释放（例如`cvCreateImage`）、轮廓检测等功能，涵盖了OpenCV中基础的图像处理操作。 #### 三、移植步骤详解 ##### 3.1 下载并准备EMCV源码 第一步是从官方源码仓库获取EMCV源代码。具体步骤如下： 1. **下载EMCV源码**：通过SVN工具从SourceForge上的指定位置获取。 2. **存放源文件**：将获得的EMCV源码放置在本地计算机的一个合适目录下，例如`D:OpenCVprojects`。 ##### 3.2 在CCS中建立DSP工程 接下来，在Code Composer Studio (CCS)环境中创建一个新的TMS320C6++系列DSP工程，并按照以下步骤进行配置： 1. **新建DSP工程**：选择适当的TMS320C6++系列，然后创建一个out模式的项目。 2. **添加源文件**： - 将EMCV库中的`cv`和`cxcore`两个目录复制到项目的指定位置下。 - 在项目中加入所有的`.cpp`文件，并且包括必要的链接库如`rts64plus.lib`. 3. **修改编译选项**： - 设置预处理头文件搜索路径，例如添加相应的源代码路径至工程配置项内。 - 使用适当的链接器命令（如`--no_sym_merge`)来避免可能出现的错误。 4. **编写CMD文件**： - 编写分配存储区域的CMD文件。考虑到EMCV对内存的需求较大，所有段应放置在DDR2中。 - 特别注意设置合理的堆栈和堆大小，建议设置为`0x00020000`和`0x00800000`. ##### 3.3 修改源文件 由于EMCV的部分代码采用了C++语法，在CCS环境中可能不完全兼容。因此需要对部分源文件进行修改以确保正确编译与运行。具体如下： 1. **cxmisc.h中的`cvGetMatSize`函数**： - 原始版本：`CvSize size = {mat->width, mat->height};` - 修改后：`CvSize size; size.width = mat->cols; size.height = mat->rows;` 2. **cxmisc.h中的`cvAlignPtr`函数**： - 修正指针对齐计算逻辑，确保正确对齐。 #### 四、总结 通过上述步骤可以成功地将EMCV库移植到DM6467平台，并建立一个基本的测试工程。这种方式大大简化了图像处理算法向DSP平台迁移的过程，也为后续开发奠定了坚实的基础。需要注意的是，在实际操作中还需要根据具体情况进行一些细节上的调整来保证软件的稳定性和性能表现。
     
  • EMCV移植至DM6467(4)-xDM算法封装
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    本项目专注于将EMCV技术移植到DM6467平台，并详细介绍了xDM算法的封装过程和技术细节，旨在优化视频处理性能。 根据给定的信息，我们可以总结以下IT知识点： 1. EMCV简介：EMCV是嵌入式计算机视觉库的缩写，它是OpenCV的一个优化版本，专为资源受限设备设计。 2. DM6467处理器：DM6467是由德州仪器制造的一款数字媒体处理芯片，适用于视频监控、实时通信和多媒体播放等场景。它包含一个C64x+ DSP内核以及一个ARM926EJ-S处理器。 3. xDM算法封装：xDm是德州仪器定义的一套标准规范，用于数据处理与算法集成的标准化流程，在Codec Engine框架中使用该技术可以提高代码的可移植性和一致性。 4. Codec Engine简介：这是一个由德州仪器提供的软件平台，旨在简化数字信号处理应用开发。它支持模块化设计和重用，并提供统一接口以确保不同硬件上的兼容性。 5. DaVinci平台概述：这是德州仪器为视频与多媒体设备推出的一系列处理器及配套解决方案的集合名称，其中就包括了DM6467芯片。 6. 移植过程要点：将EMCV集成到Codec Engine中涉及对源代码进行裁剪、修改示例程序以支持新功能以及更新配置文件等步骤。这些操作需要关注内存管理、接口定义和编译选项等方面的细节问题。 7. 编译与配置注意事项：在移植过程中，正确的设置xdcpath.mak文件是非常重要的一步，它确保了所有相关组件的正确识别与链接。 8. 使用静态代码分析工具：qualiTI是一个德州仪器提供的软件工具，用于检查源码是否遵循公司的编码规范和标准。 9. 调试及优化遗留问题处理：在移植完成后可能会遇到一些需要解决的技术难题或性能瓶颈，这通常涉及到调试、测试以及对现有解决方案的进一步改进措施。 综上所述，将EMCV与xDm算法集成到DM6467平台上的过程涵盖了从库理解到硬件特性分析再到软件框架应用等多个方面的技术挑战。
     
  • 在DM6467上移植EMCV并用CCS调试XDAIS算法（3）
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    本篇文章介绍了在DM6467平台上移植EMCV的过程，并详细说明了如何使用CCS进行XDAIS算法的调试，为开发人员提供了实用的技术指导。 ### 移植EMCV到DM6467(3) - CCS调试XDAIS算法：深入解析 #### XDAIS算法标准概览 在嵌入式软件开发领域，随着技术的发展，开发模式从面向过程逐渐转向面向框架。这一转变极大地提高了软件开发的效率和代码质量，同时也促进了代码的重用。然而，对于嵌入式编程而言，长期以来缺乏一套成熟且通用的开发框架和API库，导致开发者往往需要直接与底层硬件交互，并使用C或汇编语言进行编程。这不仅提高了嵌入式开发的技术门槛，也降低了代码的可移植性和复用性。 为解决这些问题，德州仪器（TI）推出了一套名为TMS320DSP Algorithm Standard的标准，简称xDAIS（eXpressDSP Algorithm Interoperability Standard）。这一标准旨在简化算法在数字信号处理器(DSP)上的集成，并提高其效率和标准化程度。xDAIS的关键优势包括： - 显著降低算法集成交付的复杂度。 - 提供了评估不同算法性能的简便方法。 - 允许开发者轻松获取并使用来自TI及其合作伙伴的大规模代码资源库。 - 支持将算法直接应用于Codec Engine等多媒体框架产品，便于快速构建复杂的应用。 #### XDAIS编码规范与API详解 xDAIS编码规范分为四个层次： 1. **基本编程规则**：确保函数可重入，并避免使用硬件相关的地址等方式，以维护代码的健壮性和灵活性。 2. **算法模块模型**：规定了算法封装的标准格式，遵循预定义的API，促进算法统一管理和集成。 3. **DSP系列专有规则**：根据不同DSP系列特性（如中断、内存和寄存器管理），提供特定指导原则。 4. **应用扩展**：针对不同应用场景（例如多媒体处理），提供了定制化扩展功能，比如xDM算法标准。 xDAIS的编程API主要包括： - **IALG**：核心API，所有符合xDAIS标准的算法必须实现此接口中的函数。这些函数涵盖了初始化、控制和资源管理等功能。 - **IDMA2与IDMA3**：针对不同的DSP系列（如C64xC5000系列与C64x+系列），处理DMA资源使用的API。 #### IALG_Fxns结构体与算法实现 在xDAIS框架下，IALG_Fxns是一个关键的接口定义。它规定了算法和应用程序之间的交互方式。具体包括： - `algActivate`：激活算法。 - `algAlloc`：分配算法运行所需资源。 - `algFree`：释放上述资源。 - `algInit`：初始化算法状态。 - `algControl`：控制算法执行流程。 - `algDeactivate`：使算法进入非活跃状态。 - `algMoved`：处理算法移动后的相关操作。 开发者在实现符合xDAIS标准的算法时，需重点实现IALG_Fxns中的核心函数。例如，在移植EMCV（一种图像处理算法）到DM6467平台并使用Code Composer Studio (CCS) 进行调试的过程中，应确保代码遵循XAIS编码规范，并特别注意资源管理、中断处理和内存操作等细节。 总结而言，通过遵守xDAIS标准，开发者能够简化算法集成过程的同时提升代码质量和开发效率。这对于EMCV这类复杂图像处理算法的移植与优化尤为关键。
     
  • JNI测试_将调用OpenCV方法的C++程序移植到Android.zip
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    本资源包含一个教程和相关代码文件，指导如何将调用OpenCV方法的C++程序通过JNI技术移植至Android平台。适合开发者学习和实践跨平台开发技巧。 一个将调用了OpenCV方法的C++程序移植到Android的示例程序，详细说明请参见工程根目录中的README.md文件。在使用该工程前，请先根据README.md中的说明导入OpenCV Android SDK。
     
  • 将 QT+OpenCV 工程移植至 I.MX6ULL 开发板运行
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    本项目致力于将基于QT和OpenCV的复杂图形处理与计算机视觉工程成功迁移并优化于I.MX6ULL嵌入式开发板上，实现在资源受限环境中的高效执行。 本段落将深入探讨如何把基于QT和OpenCV的工程移植到I.MX6ULL开发板上运行的过程。该过程涵盖了跨平台编程、嵌入式Linux环境构建以及Qt和OpenCV库配置等多个技术层面，我们将逐步解析这个流程。 **QT** 是一个广泛应用的开源C++图形用户界面工具包，在多种操作系统中均有广泛使用，包括Linux系统。而**OpenCV** 则是一个强大的计算机视觉库，被大量用于图像处理、机器学习及人工智能领域。 对于基于ARM Cortex-A7架构的I.MX6ULL开发板来说，它适合低功耗和高性能应用的需求。在这样的硬件平台上运行QT+OpenCV工程时，需要确保Linux系统支持所需的所有库和依赖项。 1. **搭建开发环境**：首先，在Ubuntu或其它Linux主机上安装必要的交叉编译工具链（如`arm-linux-gnueabihf`），以便生成适用于I.MX6ULL的二进制文件。同时还需要安装QT及OpenCV的交叉编译版本，以确保能在目标平台上构建和运行程序。 2. **配置Qt**：在QT Creator中设置项目，并指定正确的交叉编译器路径以及目标设备架构。此外还应保证所有必需的库（如QT Widgets或QT Core）被正确链接至工程之中。 3. **配置OpenCV**：选择与当前使用的QT版本兼容的特定版本进行安装，同时确保在使用`cmake`命令指定正确的交叉编译器路径及设置适当的工具链文件来构建程序时所有依赖库（比如protobuf、ffmpeg等）均已妥善处理好。 4. **构建和部署**：完成上述配置后即可开始工程编译。生成的可执行文件可能还需要额外的一些动态链接库，如libopencv.so 和 libqt.so 等。使用`ldd`命令检查这些依赖项，并将它们一起传输到开发板上进行安装。 5. **开发板上的环境设置**：在I.MX6ULL开发板中确保已正确设置了合适的Linux发行版（例如Yocto或Debian），并且已经安装了运行QT和OpenCV所必需的所有库。可能还需通过SSH连接或者串口终端来进行远程调试及日志查看。 6. **执行与调试**：利用SCP或FTP将编译好的应用程序及其依赖的动态链接库传输至开发板上，然后在命令行界面中启动程序并观察其输出结果以解决可能出现的问题和警告信息。 7. **优化与性能调优**：鉴于嵌入式系统的资源限制，在必要时应对代码进行一系列优化措施（例如减少内存使用量或提高CPU效率等），同时调整OpenCV算法来适应硬件环境的特性要求。 8. **测试验证**：运行各种测试用例以确保移植后的应用程序在开发板上的功能和性能达到预期标准。这可能包括图像处理的速度、用户界面响应时间等方面的指标评估。 综上所述，将QT+OpenCV工程迁移到I.MX6ULL开发板是一项涉及多方面技术技能的任务，涵盖嵌入式Linux开发、跨平台编译、计算机视觉以及性能调优等领域知识的应用实践。遵循正确的步骤和最佳做法可以有效地在该平台上实现你的应用程序目标。实际操作过程中可能会遇到各种问题，需要具备相应的解决能力和耐心来克服挑战。 移植后的示例工程文件opencvdemo可供进一步研究与参考使用。
     
  • 将Contiki移植至STM32F103
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    本项目致力于将Contiki操作系统成功移植到STM32F103微控制器上，旨在探索和开发适用于资源受限环境下的新型物联网应用。 编译生成的hex文件下载到stm32后可以实现LED闪烁与串口打印功能。
     
  • 将UCOS移植至MSP430F5438
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    本项目旨在将UC/OS-II实时操作系统成功移植到MSP430F5438微控制器上，以提升系统的运行效率和可靠性。通过优化内核与硬件交互，实现了低功耗下的高效任务管理。 MSP430F5438_OS2官方源码是从Micrium官方网站下载的uCOS-II源代码，免去官网登录的麻烦，仅供学习使用，并将UCos移植到MSP430F5438。
     
  • 将rosserial移植至STM32
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    本项目旨在将rosserial协议移植到STM32微控制器上，实现ROS与嵌入式系统间的通信，适用于机器人控制等应用场景。 使用CUBEMX与HAL库将rosserial移植到STM32的教程包括了如何创建cubemx的ioc工程以及如何生成并配置STM32的uvision工程，具体内容可以参考相关文档或文章进行学习。
     
  • 将UVC移植至STM32F407
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    本项目旨在探讨如何在STM32F407微控制器上成功运行UVC（USB视频类）协议，实现高质量的视频数据传输和处理。 STM32F407是一款基于ARM Cortex-M4内核的微控制器，在嵌入式系统设计领域应用广泛，特别是在工业及消费电子产品方面表现突出。本项目主要涉及将通用即插即用视频类（Universal Video Class, UVC）协议移植到STM32F407上，以实现摄像头图像数据处理和传输。 UVC是一种USB设备标准，主要用于定义视频设备与主机之间的通信方式。它简化了视频设备与计算机系统的集成，并允许用户无需安装额外驱动程序即可使用如网络摄像头等USB视频设备。该协议规定了视频流的编码、解码以及控制信息的传输格式。 在STM32F407上移植UVC，首先需要了解并实现USB主机或设备堆栈。由于STM32F407内置有USB OTG接口，可以作为USB设备或主机运行。为了实施UVC功能，我们需要配置STM32的USB控制器，并编写相应的固件来处理USB传输和UVC协议的数据包。 1. USB硬件配置：在STM32F407的寄存器中设置USB模式、时钟源及中断等参数，确保USB接口正常工作。 2. USB驱动层：编写用于枚举过程、控制传输与中断传输的USB设备驱动程序，这是实现UVC的基础部分。 3. UVC协议栈：理解并实施视频流（Video Streaming, VS）接口，包括格式描述符和控制端点等。处理视频帧编码解码及传输是这一阶段的重点任务。 4. 图像预处理：根据需要可能需对原始图像数据进行缩放、色彩转换等操作。 5. 应用层接口：提供易于使用的API供上层应用调用，如启动停止视频流和调整分辨率等功能。 通过AMCAP工具可以验证UVC移植是否成功。如果在AMCAP中能看到从STM32F407传输过来的图像，则说明数据已被正确处理并按照UVC协议发送到了主机端。 此外，使用UVCView工具查看详细信息有助于调试与理解实际操作中的工作情况。 该压缩包文件可能包含了完成上述所有步骤所需的源代码、配置文件以及编译构建脚本。开发者需根据自己的开发环境（如Keil、IAR或STM32CubeIDE）导入这些文件，进行编译和烧录以在硬件上运行UVC功能。 通过这项技术含量较高的工作，开发者不仅可以深入了解STM32微控制器的USB功能，还能掌握UVC协议的具体实现方式。这对于提升嵌入式系统开发能力具有重要意义。