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OpenCV让计算机视觉性能更加强大实现嵌入式视觉应用

2362486 2017-09-15 | rar | 0.2 MB | 次下载 | 1积分

资料介绍

　　计算机视觉（Computer Vision，CV）正在现实活动中经历着巨大的激增，应用范围从使用手势控制电视到可提醒驾驶员汽车偏离车道的汽车。你们中的很多人可能关注着在 CEVA-MM3000 系列上实施复杂算法的项目，该系列是用于计算机视觉应用的最高性能可编程平台。

　　不过，此类高级计算密集型算法依赖于复杂的低级模块来实现快速上市，没有时间从低级代码开始编写算法，对此仅有一个解决方案：OpenCV。

　　OpenCV 程序库是开放源（open-source）程序集合，通常在计算机视觉算法中使用，它支持更高级别的代码，不仅可以更快地进入市场，而且可以更干净和更简便地进行维护和修改——这在快速算法发展中是很重要的。并且当程序库针对用户平台优化之后，用户可以快速实现最快的性能。

　　这就是为什么 CEVA 最近推出 CEVA-CV：为在 CEVA-MM3101 上实现最佳性能而进行超过 500 项 OpenCV 功能调整。优化的功能对于一系列流行应用是至关重要的，包括：

　　●移动计算、电脑和智能电视

　　●先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assist Systems，ADAS）：改进驾驶安全性的技术；

　　●自然用户接口（Natural User Interfaces，NUI）：丰富互动体验的技术，比如手势、脸和情绪识别技术；

　　●计算摄影学：图像增强，将低品质图像结合到高品质效果中；

　　●工业视觉：通过先进的视觉功能来增强工业机器和机器人；

　　 OpenCV让计算机视觉性能更加强大实现嵌入式视觉应用

　　●监视：准确而可靠地识别和追踪物体；

　　某些移植功能是基本的，比如直方图、过滤器和仿射变换；其它则代表了复杂的功能，比如用于象限检测的 FAST 算法、用于数据相关的 RANSAC、连通分量的识别，以及用于污点检测（blob detection）的 MSER。

　　将 CEVA-CV 用于 CEVA-MM3101 是极其有效的，因为 CEVA-MM3101 架构是专门为计算机视觉设计的。已经先后完成了参考设计和架构设计，以确保实际代码驱动平台设计决策。这实现了两个目标：通过尽可能少的代码行进行工作来达到高性能，通过较低的工作频率和先进节能特性，如功率调节单元（Power Scaling Unit，PSU）来实现低功率。

　　通过平台设计进一步实现每指令工作（work-per-instruction）最大化，提供：

　　●传统单指令多数据（Single-Instruction-Multiple-Data，SIMD）指令，允许立即在 32 位或 64 位上运行

　　●超长指令字（Very-Long-Word Instructions，VLIW），允许将多达六个独立运算打包在单指令中；并且

　　●矢量运算——本质上为增强的 SIMD，允许进行 128 位或 256 位数据运算

　　一家大举进入 ADAS 领域的公司是 iOnRoad，该公司已与 CEVA 合作，已经实现了驾驶辅助、碰撞警报和智能手机中的“黑匣子”视频记录。