从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练
1综述
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2环境架设
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7908226.html
3两个例子
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000804.html
4程序框架
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5编译使用最新opencv
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6综合实验
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7拾遗
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一、PI的综述
树莓派(Raspberry Pi)凭借高度定制化和可玩性，深受科技宅青睐，2012年推出以来全球销量已达1250万块。成世界第三大计算平台。树莓派今年已经进化到第三代，搭载64位A53处理器，支持更多连接，还有更小巧的Pi Zero版本（后面有图的）。大家可以上它的官网加深了解。
PI能够用来进行多种工作，因为它本身就是一个功能完善的系统，基于Linux的高度开源特性，通过程序员和工程师们的奇思妙想，能够自由组装成多种有趣的项目。比如（内容引自树莓派实验室）：超级计算机
比如视频服务器：
以及加上一些外设：
等等。如果想进一步了解，推荐去“树莓派实验室 ”看一看。http://shumeipai.nxez.com/
二、PI用来做图像处理硬件平台的优势：
一直以来，我一直在为一些算法寻找嵌入式的平台。但凡有嵌入式需求的算法，大多是需要在现场（而不是流水线或实验室）、需要实时显示效果、能够较长时间稳定运行的。应该说以图像增强类的算法居多，比如非常典型的血管增强等。由于我有一定嵌入式系统的背景，所以尝试过ARM系列的机器，也在DPS上面做过一些实验，也考虑过基于安卓手机的硬件，包括PI2之前也是接触过的。但是在之前，问题还是比较集中的
1、性能问题。在PI2上，想实时显示640*480的摄像头拍摄内容都卡顿严重，更不要谈去做图像处理了.arm9一类的摄像机都有类似问题；
2、移植问题。通过JNI将目前以C++为基础的算法在安卓上移植是可行的，但是中间毕竟有一个语言转换的过程，如果改成DPS的程序，则算法几乎要重写。；
3、调试问题。正是因为工具链的不同，现有算法在移植中很难调试，再加上很慢的速度，让人难以接受。
所以一段时间，我在图像处理嵌入式这块没有很大的推动，直到PI3问世：
下面两图是它的参数和价格（我购买了包括触摸屏的套件，但是sd卡是自己的，不到500元）：
这个硬件当然比PC还是要差的，但是也已经很强的。实时的640*480的视频在加上图像处理已经不成问题。
实际上，我们整个实验最终要完成一个“各种类型特征点实时匹配”项目，也是对PI3性能的一个评测。
安装好的样子（可以看到，为了方便，直接使用橡皮筋将摄像头进行了加固）：
当然，前面说过的所谓PIzero就是更小的PI，它的盒子很酷：
三、PI的安装配置：
购买的时候，商家会给很多有用的资料，这个要仔细看。我这里简单罗列一下：
1、烧录到SD卡中
2、上电开机，第一件事是配置网络（无线有线都可以）
3、网络配置好后，首先要运行
sudo apt-mark hold raspberrypi-bootloader
因为目前还不知道这个rm的编译方式，所以内核不能改，否则会出现错误（常见的就是触摸屏失效）
然后执行
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get upgrade
4、在执行树莓派固件升级命令（这一步一定要谨慎，如果你使用的是专用rm，比如触摸屏专用的，这步最好不要进行)
sudo rpi-update
5、安装中文字体
sudo apt-get install fonts-arphic-gbsn00lp
输入法
sudo apt-get install scim-pinyin
解压缩软件
sudo apt-get install p7zip-full
调整国家、时区后重启,进入中文界面。
那么目前就有了一个基本的平台，下一步马上转入图像处理平台的构建。