1.opencv������Դ��
2.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
3.Opencv blur源码解析
4.opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码

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       本文提供了一套简洁明了的函数v函OpenCV安装教程，旨在帮助开发者实现一次成功安装。库源首先，数库说明选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台，函数v函并建议更换源至清华源，库源以确保下载过程顺利，数库说明互看源码避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。函数v函对于远程操作需求，库源外接屏幕或使用VNC远程连接是数库说明可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，函数v函以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。库源

       安装系统镜像，数库说明完成OpenCV安装后，函数v函生成的库源镜像文件大小仅4.G，压缩后为2.G，数库说明直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件，配置了静态IP，提供详尽的使用指南，包括树莓派和Windows系统间的laymm导航源码文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号，对于有补充需求之处，将在文章末尾进行说明。

       正式安装OpenCV，首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行，包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前，下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3（选择版本时需确保二者版本号一致）。

       采用直接下载或wget下载两种方法获取源码，解压后进入源码目录。创建release文件夹，用于存放cmake编译时产生的临时文件。设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local，ds平台源码确保参数正确配置，尤其是对于root用户下的cmake命令，需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。

       编译过程中，确认进度到达%，以验证安装成功。进行其他配置，包括设置库路径，以便于使用OpenCV库，也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件，进行必要的参数添加，重启树莓派或重新登录用户后，测试OpenCV使用是否正常。

       演示Python程序使用OpenCV画一条直线，确保Python编译器已安装，执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明，包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的分类口子源码方法，以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴，通过autocutsel软件简化操作流程。

OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）

       OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的魅力，揭示其独特的功能点，如accumulate函数的多变接口，包括square accumulate和addweight，后者展示了创新的处理策略。

       Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，而非传统的O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是，行方向移位求和和normalize系数的量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，opencv匹配源码不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的见解和实践经验。

       Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作，通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。

       在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。

       总的来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。

Opencv blur源码解析

       本文详述了在Opencv非GPU环境下，blur函数的完整执行流程以及优化策略。首先，我们可在4.5.5版本的modules/imgproc/src/box_filter.dispatch.cpp文件中找到blur的定义。默认情况下，CV_INSTRUMENT_REGION()宏被关闭，但可以通过修改CMake设置启用，用于性能检测。

       代码中，boxFilter调用的是归一化的归一化处理，通过CV_OCL_RUN判断是否能使用OpenCL。对src_矩阵的操作表明，函数直接处理原始数据。参数ddepth的处理确保其类型合理，通过creat函数的复用策略减少内存分配。在处理边界条件时，BORDER_ISOLATED位运算在代码中起到重要作用。

       对于自定义硬件支持的部分，本文主要关注非特定硬件的实现，如CALL_HAL和CV_OVX_RUN。createBoxFilter函数返回一个通用过滤器，根据输入参数，boxFilter是可分离滤波的，对行和列分别处理以优化计算。理解不同过滤器类型，如filter2D、rowFilter和columnFilter，有助于深入理解整个过程。

       BoxFilter的算法思想可参考相关优化笔记。sumType参数的使用是关键，它决定了中间存储结果的类型。函数执行过程中，CV_INSTRUMENT_REGION()追踪时间，CV_CPU_DISPATCH则用于指令集加速。FilterEngine__apply函数中，RowSum和ColumnSum类负责行和列的滤波操作，不同kernel_size和channels的处理策略各有侧重。

       总的来说，blur的执行涉及多个步骤，包括性能监测、数据处理、边界条件判断和优化的滤波操作。了解这些细节有助于深入理解Opencv的优化技术。对于Opencv在不同硬件层面的加速，后续如有更新，将分享更多内容。

opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码

       OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离，其应用广泛，例如在无人驾驶中，用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算：L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时，采用[]中的并行算法，借助TBB库。其他情况下，会使用[]算法。

       简单来说，[]算法在年发表，而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df，它是输入函数f的欧氏距离变换，即对于每个点p，找到最近的q点，其距离加上f(q)值。

       公式[公式]描述了经典的距离变换方法，它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。在OpenCV的实现中，如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ，有一维和二维情况的处理方法。一维时，欧氏距离平方变换为[公式]，二维则通过两次一维变换简化计算过程。

       如果你对OpenCV的距离变换感兴趣，欢迎查看我的专栏并投稿，共同探讨OpenCV背后的原理和知识，共同进步。