STM32 圖像處理函式庫介紹-基礎(chǔ)電子VIP

精品文檔-下載后可編輯STM32圖像處理函式庫介紹-基礎(chǔ)電子STM32圖像處理函式庫STM32IPL是由C語言所編寫的開放原始碼軟件函式庫，提供了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺功能，能加快在意法半導(dǎo)體（ST）的STM32微控制器上開發(fā)視覺分析的應(yīng)用。本產(chǎn)品在版（v3.1.0）FP-AI-VISION1功能套件中以STM32Cube中間件的形式推出。

一般來說，視覺深度學(xué)習(xí)模型的輸入不同于相機(jī)拍攝的圖像，深度學(xué)習(xí)輸入因?yàn)榫哂胁煌S度及圖像格式，會(huì)需要預(yù)先處理原圖，例如縮放、影像格式轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化等。而STM32IPL可提供實(shí)用且現(xiàn)成的軟件套件，以簡(jiǎn)化及加速影像預(yù)處理功能的開發(fā)。主要特色STM32IPL的主要特色如下：-為開發(fā)人員提供實(shí)用且現(xiàn)成的軟件套件，節(jié)省開發(fā)STM32平臺(tái)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的時(shí)間。-滿足使用嵌入式系統(tǒng)的圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺功能時(shí)常見的需求。-透過的封裝和隱藏，簡(jiǎn)化且加速應(yīng)用程序的開發(fā)、降低常見之圖像處理的復(fù)雜度，并提升計(jì)算機(jī)視覺運(yùn)算的能效。STM32IPL依不同功能配置于各種模塊中，如下圖所示：

這些模塊可被劃分至以下分組：-函式庫初始化和去初始化分組（深綠模塊）-影像建立、初始化和發(fā)布等分組（淺綠色模塊）-影像轉(zhuǎn)換功能，如濾波、色彩轉(zhuǎn)換、縮放、morphologicaloperators及warping等分組（深黃色模塊）-特征和對(duì)象擷取功能，如邊緣和斑點(diǎn)偵測(cè)器以及霍夫轉(zhuǎn)換等分組（淺黃色模塊）-線條、長(zhǎng)方形和橢圓形等圖形操作功能分組（深藍(lán)模塊）-影像讀取和寫入功能的分組（淺藍(lán)模塊）-在影像內(nèi)繪制圖形元素的功能分組（深灰模塊）-一個(gè)群組包含計(jì)算完整圖像和圖像統(tǒng)計(jì)等其他模塊（淺灰模塊）下方照片為STM32IPL的圖像處理功能范例：原圖：

經(jīng)高斯濾波器處理后：

經(jīng)坎尼邊緣偵測(cè)算法處理后：

鏡面翻轉(zhuǎn)后：

180°旋轉(zhuǎn)后：

軟件架構(gòu)采用STM32IPL的典型STM32應(yīng)用程序軟件架構(gòu)如下所示：

STM32IPL位于BSP和HAL的中間件內(nèi)，除了下列兩種利用了部分STM32MCU所提供的硬件功能之外，絕大部分的STM32IPL功能皆不受平臺(tái)影響：-在檔案上執(zhí)行讀?。瘜懭胱鳂I(yè)的I／O功能。指的是兩個(gè)用于處理受支持影像文件格式（如BMP、PPM、PGM和JPEG）的讀?。瘜懭牒健Ｉ鲜龊降倪\(yùn)作仰賴于下列第三方開放原始碼函式庫（屬于STM32Cube中間件組件的一部分）：oFatFs提供在FatFS文件系統(tǒng)上的讀?。瘜懭氩僮鞴δ堋＠缱x取和寫入microSD卡內(nèi)的影像。oLibJPEG提供JPEG編碼和譯碼功能。-此函式能讓STM32DMA2D在屏幕上快速繪制圖像，其中DMA2D為適用于圖形作業(yè)的硬件加速器。高階功能范例本章節(jié)以霍夫轉(zhuǎn)換和物體偵測(cè)兩項(xiàng)高階功能作為范例，說明其運(yùn)作原理及對(duì)于影像的作用：霍夫轉(zhuǎn)換霍夫轉(zhuǎn)換是一種能偵測(cè)簡(jiǎn)易形狀的特征擷取方法，而“簡(jiǎn)易”是指可以用少數(shù)參數(shù)來表示的圖案，例如：一條線可由斜率、截距兩項(xiàng)參數(shù)做表示，而圓形則是以圓心坐標(biāo)和半徑三項(xiàng)參數(shù)做表示。因此，霍夫轉(zhuǎn)換技術(shù)十分適用于在圖像中找出像是線條、圓形的圖案。STM32IPL支持兩種霍夫轉(zhuǎn)換功能：-STM32Ipl_FindLines()可透過霍夫轉(zhuǎn)換找出影像中所有線條。-STM32Ipl_FindCircles()則可透過霍夫轉(zhuǎn)換找出影像中的圓形。下方兩張照片展示了使用霍夫轉(zhuǎn)換偵測(cè)線條的結(jié)果。原圖：

經(jīng)過霍夫轉(zhuǎn)換的線條偵測(cè)后結(jié)果：

然而，偵測(cè)到的線條質(zhì)量有很大程度取決于edgemap，因此在實(shí)務(wù)上，使用霍夫轉(zhuǎn)換技術(shù)的前提是要能夠控制環(huán)境，從而得出一致的edgemap，或是透過訓(xùn)練邊緣偵測(cè)器，找出所需的特定邊緣種類。下方兩張照片為使用霍夫轉(zhuǎn)換偵測(cè)圓形的結(jié)果，結(jié)果同樣有很大程度取決于可用邊緣的質(zhì)量，以及對(duì)于所需偵測(cè)圓形尺寸的先備知識(shí)。原圖：

經(jīng)過霍夫轉(zhuǎn)換的圓形偵測(cè)后結(jié)果：

物體偵測(cè)物體偵測(cè)是一種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，可辨識(shí)和定位圖像或影片中的物體，此技術(shù)常用于自駕車、機(jī)器人、人臉辨識(shí)等情境。STM32IPL提供三種物體偵測(cè)功能：-STM32Ipl_LoadFaceCascade()載入正面臉部串行。-STM32Ipl_LoadEyeCascade()載入眼部串行。-STM32Ipl_DetectObject()偵測(cè)特定串行描述的對(duì)象。下方照片展示了臉部偵測(cè)和眼部偵測(cè)兩項(xiàng)功能的結(jié)果：原圖：

經(jīng)過眼部和臉部偵測(cè)后結(jié)果：

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