Linux上的图像处理和识别实现。如何？

问题描述：

通常我在Windows上开发图像处理或识别程序。但是我有一位客户需要我在Linux平台上实现一个。Linux上的图像处理和识别实现。如何？

因为他的平台是嵌入式系统，所以我不确定OpenCV是否可用。任何人都可以给我一些线索开始？

答

您可以将OpenCV与您的应用程序打包在一起。

'嵌入式'这个词让我很紧张 - 图像识别的计算量非常大。您可能需要推出自己的代码以适应目标约束。

您自己的代码的起点可能会实现Haar-like识别器。这当然是你可能使用OpenCV来做的。一个更有雄心的识别者是HOG。 Here是他们的一个很好的比较。

请注意，OpenCV可能会非常棘手，以构建除x86以外的任何东西 - 它具有很多依赖项（例如ffmpeg），所有这些显然需要构建您的目标平台。如果嵌入式系统不是x86，那么OpenCV可能需要花费大量时间和精力才能运行。 – 2010-09-13 07:23:47

感谢您的回复。我主要关心的是OpenCV可能不容易移植到目标平台。所以我需要一些关于'本地'方法的参考或文档来操作图像并自己构建每个算法。 – MaoWoo 2010-09-13 07:35:33

答

Adaboost应该很适合用作学习算法。 Paul Viola和Michael Jones使用Adaboost和Haar分类器进行有效人脸检测的interesting paper。这里有很多数学，但值得一读。

答

OpenCV是Ubuntu和/或Debian Linux的标准版本库。因此它应该运行在包括ARM在内的许多处理器上。如果它运行的是完整的Debian，则是apt-cache search opencv的问题，然后通过apt-get install安装所需的模块。

大难题是嵌入式部分。如果它没有运行完整的Linux，那么最终可能会花费很长时间进行编译。跨越你的手指，它运行一个完整的Linux（像Debian）。