达芬奇平台-CCS3.3搭建emcv开发环境

一、emcv是什么？

EMCV全称为EmbeddedComputer Vision Library，是一个可在TI DM64x系列DSP上运行的计算机视觉库。EMCV提供了跟OpenCV完全一致的函数接口，通过EMCV，你可以轻松的将你的OpenCV算法移植到DSP，甚至不用改一行代码。

目前EMCV已经支持IplImage, CvMat，CvSeq等基本数据结构，
可使用cvCreateImage等创建和释放图像，以及contour检测等。

EMCV刚刚启动，希望得到您的代码贡献：
目前您可以通过subversion客户端获取源代码，源代码位于https://emcv.svn.sourceforge.net/svnroot/emcv

二、利用emcv编写自己的算法。

1、新建一个ccs3.3工程，取名为emcv，和ccs3.3使用手册中配置一样配置一下工程。

2、添加源代码到工程，这里要注意，我们只需要添加cpp和hpp文件即可，ccs会自动添加相应的头文件。但是这里会产生一个问题。

说没有找到cxcore.h文件，但是文件夹中明明有这个文件，网上的解决方法是要添加一个头文件路径说明，标识你头文件的路径。

具体做法是：project->buildoption->compiler->preprocess;

设置includesearch path为我们cxcore.h的路径；再次编译，发现这个问题解决了。

        

 

 

接着会出现：

这个问题是由于内存分配产生的问题，我们只要把dsp/bios configure文件中的mem configure修改一下即可，把compiler sections中的选项修改为SDRAM即可。

               

到此emcv编译就差不多通过了。

三、编写自己的emcv程序。

我这里实现读取一幅yuv422格式图片。流程如下。

在OpenCV中，图片的格式都是为IplImage，将OpenCV中的人脸检测移值到DSP中去的时候，要将视频格式YUV转换到IplImage，才符合OpenCV的数据结构，在YUV格式中，其中Y为亮度分量，UV为色度分量。可以直接提取Y分量，可以得到灰度图像。

 

                         

代码如下：

#include "cv/cv.h"

#include<stdio.h>

#include<math.h>

#include "guitar.h"

typedef char            XDAS_Int8;

void convert_yuv_to_iplImage(IplImage *image,int width,int height)

{    

                     XDAS_Int8*y;

       inti;

       for(i=0;i<240*320;i+=1)

              {

                     image->imageData[i]=pGuitar240320_YCbYCr422[i]&0xff00;

              };

}

 

 

 

 

int image_FFT2(XDAS_Int8 *outbuf,unsignedint width, unsigned int height)

{

       inti,j;

       IplImage*image = cvCreateImage(cvSize(240,320),IPL_DEPTH_8U,1);

       convert_yuv_to_iplImage(image,width,height);

       IplImage*dst=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U,1);

       IplImage*tmp=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U,1);

       cvErode(image,tmp,NULL,1);

       cvThreshold(tmp,dst,125,255,CV_THRESH_BINARY);

 

        while(1);//设置断点

};

 

int main()

{

       XDAS_Int8*outbuf;

       image_FFT2(outbuf,240,320);

}

四、运行代码

编写完成自己的代码后执行代码，会出现以下错误，

这是由于cvAlloc函数中使用了memalign分配内存的函数，所以当内存不足的时候，它没有可分配的内存时就会返回null。只要增大内存heap就可以实现。这里我们把SDRAM的heap增加到0x00100000；这样程序就可以运行了。

 

五、测试效果

由于ccs3.3查看图片的效果不是很好，只有yuv和RGB格式，这让我们的图片效果不明显，                    所以我们借助了matlab强大的图像显示功能实现基于ccs3.3图像算法的编写。

1、编写matlab上save_ccs_data_file函数实现把图片保存为ccs可以使用的文件。

function save_ccs_data_file(I, filename)

fid = fopen(filename,'w+');

if-1 ==fid

error([' Failed to open ' filename]);

end

if strcmp('uint8', class(I))

bpp = 8;

elseif strcmp('uintl6', class(I))

bpp = 16;

else

error('Only 8-bit and 16-bit images aresupported');

end

fprintf(fid,'1651 1 0 0 0\r\n');

[M N] = size(I);

I = double(I);

for ii=1:M

if 8==bpp

for jj=1:N/4

fprintf(fid,'0x%.2x%.2x%.2x%.2x\r\n', ...

   I(ii,4*jj:-1:4*(jj-1)+1));

end

elseif 16==bpp

for jj=1:N/2

fprintf(fid,'0x00%.2x00%.2x\r\n', ...

I(ii, 2*jj-l), I(ii, 2*jj));

end

end

end % for each row

fclose(fid);

2、编写matlab上read_ccs_data_file函数实现把ccs提取的数据存储为matlab图片。

function I = read_ccs_data_file(filename,type,M,N1)

if strcmp(type,'uint8') | strcmp(type,'int8')

nbytes = 4; % each word has 4 bytes

elseif strcmp(type,'uintl6') |strcmp(type,'intl6')

nbytes = 2; % 2 bytes per word

else

error('Please specify a desired data-type,[u]int8 or [u]intl6');

end

fid = fopen(filename, 'r');

if -1 == fid

error(['Could not open ' filename]);

end

tline = fgetl(fid);

% last token in header gives us the length

header_data = sscanf(tline,'%x');

len = header_data(length(header_data));

if (0 == len)

% data length not defined, so compute it

% from the # of text lines in the datafile,

fclose(fid); % will reopen afterwards

len = how_many_lines (filename);

% get back to where we were prior to this

% diversion.

fid = fopen(filename, 'r');

tline = fgetl(fid);

end

N = sqrt(len*nbytes); % assumes squareimage matrix!

I = zeros(M, N1);

for ii = 1:M

if 2==nbytes % 16 bpp

for jj = 1:N1/2

tline = fgetl(fid);

I(ii, 2*jj-l:2*jj) = [sscanf(tline(3:6),'%x') ...

sscanf(tline(7:10), '%x')];

end

else % 8 bpp

for jj = 1:N1/4

tline = fgetl(fid);

p1 = tline(9:10); p2 = tline(7:8);

p3 = tline(5:6); p4 = tline(3:4);

I(ii, 4*(jj-1)+1:4*jj) =[sscanf(p1,'%x')...

sscanf(p2,' %x')...

sscanf(p3,'%x')...

sscanf(p4,'%x')];

end

end

end % for each image row

fclose(fid);

if 'u' ~= type(1) % unsigned-to-signedinteger conversion

halfway = 2^(32/nbytes-1)-1; % e.g., 127for 8 bpp

% find and replace those values that areactually negative

knegative = find(I>halfway);

offset = zeros (size (I));

offset (knegative) = bitshift(1,32/nbytes);% (1?8) or 256

I = I-offset;

end

eval( sprintf('I=%s(I);', type) );

 

 

function N = how_many_lines(filename)

fid = fopen(filename, 'r');

tline = fgetl(fid);

N=0;

while 1

tline = fgetl(fid);

if ~ischar (tline), break, end

N = N + 1;

end

fclose(fid);

 

 

3、完成matlab程序后便可以提取ccs数据。完成显示效果。

                      

                             提取的亮度图片

                             腐蚀后的图片

                   

                              阈值化的图片

 

为了方便算法的编写，我们后面修改了save_ccs_data函数，使其能够保存图片为.h文件方便ccs调用。

程序如下：functionsave_ccs_h(I, filename)

fid = fopen(filename,'w+');

if-1 ==fid

error([' Failed to open ' filename]);

end

if strcmp('uint8', class(I))

bpp = 8;

elseif strcmp('uintl6', class(I))

bpp = 16;

else

error('Only 8-bit and 16-bit images aresupported');

end

fprintf(fid,'#ifndef__GUITAR_YCBYCR422_H__\r\n');

fprintf(fid,'#define__GUITAR_YCBYCR422_H__\r\n');

fprintf(fid,'unsigned shortpGuitar240320_YCbYCr422[] = {\r\n');

[M N] = size(I);

I = double(I);

for ii=1:M

if 8==bpp

for jj=1:N

fprintf(fid,'0x%.2x,\r\n', ...

   I(ii,jj));

end

elseif 16==bpp

for jj=1:N/2

fprintf(fid,'0x00%.2x00%.2x,', ...

I(ii, 2*jj-l), I(ii, 2*jj));

end

end

end % for each row

fprintf(fid,'};\r\n')

fprintf(fid,'#endif');

fclose(fid);

由于不知道怎么上传图片所以把文档资源链接放在下面：

http://download.csdn.net/detail/xujiezhangjing/4527252