适合人群

在学本科生与研究生,图像处理工作者,对图像处理感兴趣者

你将会学到：

一步一步，手把手地介绍包括环境搭建，算法分析，树莓派硬件的选购和开发环境搭建，基于QT的视频采集和图像处理软件框架的实现，如何加速现有算法，并且最终实现基于嵌入式平台的特征点识别项目。目能够使研发者能够形成开发一个完整嵌入式图像处理项目开发能力；并且培养分析问题、解决问题的意识

课程简介

从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练

• 1、综述。PI的综述、安装(通用配置)。PI用来做图像处理硬件平台的优势。特别注意，即使现在没有PI也可以开始实验；
• 2、安装QT、prebuild版本的OpenCV,编写QT运用程序。通过VNC远程管理PI;
• 3、基于QT编写运用程序综述；
• 4、OpenCV程序设计简述；
• 5、编写第一个简单的PI+QT+OpenCV程序，用来采集摄像头的信息，并且进行初步的图像处理；
• 6、进一步集成，生成可用用于触摸屏的GOQTTemplate框架；
• 7、环境在触摸屏上的移植，完全解决硬件问题；
• 8、系统实验实验，引述特征点算法实验，讲解算法流程；
• 9、系统实现实验，具体实现算法，并且解决细节问题；
• 10、OpenCV**版本在PI上的编译；
• 11、使用OpenMP和超频，提高PI上图像处理的性能；做性能试验

课程目录

• 1 课程综述
• 10 QT中VideoProbe的简介和实现
• 11 TimeNoteBook（大实验）的设计
• 12 采集图像，进行识别
• 13 主界面和数据持久层
• 14 提升集成程度，优化界面显示
• 2 简述-下载安装QT平台，并且运行第一个Android程序
• 3 结合QT和OpenCV，实现第一个Android图像处理程序
• 4 OpenCV简述-将(prebuild版)OpenCV和QT
• 5 在widget下引入camera，获取实时图像
• 6 qtquick(qml)引述
• 7 将OpenCV和Qtquick结合起来
• 8 qtquick基础和扩展
• 9 qtquickControls2控件集