嵌入式AI第三课|OpenCV嵌入式图像处理实战（PPT下载+视频回放+代码示例）

这系列课程为嵌入式AI七节课系列，包括边缘智能，AI应用开发，人脸识别，多目标检测，语音识别等。第一课给大家介绍了边缘智能开发方法与实践，第二节课大家分享了基于EAIDK的实战-如何快速开发一款AI初级应用。本文为嵌入式AI第三课，由OPEN AI LAB产品架构专家路明为大家带来OpenCV嵌入式图像处理实战干货。

课程简介

• OpenCV介绍
• OpenCV在EAIDK-310上图像处理实战
• OpenCV在EAIDK-310上计算机视觉应用实战

适用人群

对边缘嵌入式设备与OpenCV结合感兴趣的开发从业者，学生，老师及爱好者。

视频回放

回放链接：https://aijishu.com/l/1110000000098392#

PPT精选及下载

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精选问答

1.只学过C语言，学OpenCV有困难吗？
答：OpenCV最早的接口和实现都是C语言的，现在也支持不少C语言接口，所以如果没有C++的经验，用OpenCV也是没有问题的。虽然OpenCV的核心是由C++构建的，但是它对C的支持也是不错的，今天展示的案例，大部分接口也是C接口，用起来也不会特别困难。OpenCV面向的是专门做图像这一块的，不会用一些过于复杂C++特性，学过C，那用OpenCV不会有太大困难的。

2.BladeCV是不是就是FastCV，BladeCV是ARM的GPU版本？
答：BladeCV是在EAIDK平台上搭载的计算机视觉相关的库，主要目的是为了兼容OpenCV，但是又为一些不需要OpenCV那样庞大的算法库需求的开发者使用的。早期的时候曾经命名为FastCV，但因为市场上叫FastCV的产品太多了，后面更名为了BladeCV。BladeCV是ARM的GPU版本，后面会支持ARM的GPU，现在主要支持EAIDK平台用的SOC上硬件加速的一些功能，比如图像的缩放、旋转、截取等，我们用BladeCV做了一层封装，开发者使用起来就会比较简单，能够快速上手。

3.如何从入门开始学习OpenCV？
答：OpenCV的核心是为CV的算法服务的，学习OpenCV是脱离不开这个领域的，建议开发者可以和计算机视觉相关的领域一起学习，在EAIDK平台上，一方面能够使用开源的项目，另一方面，学习到的知识能够得到快速的应用，这对学习是非常有利的。

4.使用OpenCV需要什么基础？OpenCV应用能在PC端编译好，再移植到EAIDK-310吗？
答：使用OpenCV的话首先需要有C或者C++的编程基础，其次需要了解一些图像处理和计算机视觉相关的知识。使用交叉编译链，OpenCV是可以在PC端编译好再移植到EAIDK-310上面的；但是从方便性来说，如果不是很大的项目，推荐可以直接在端侧编译，这样会比较节省时间，也比较方便。

5.OpenCV与Tengine是什么关系？
答：OpenCV是面向计算机视觉的，它所有的模块都是围绕计算机视觉来迭代开发的。早期它都一些图像处理和机器学习的内容，近几年也加入了深度学习的模块。Tengine是OPEN AI Lab的一个核心产品，是深度学习在端侧推理的一个框架。深度学习很多应用是在视觉领域的，所以现在Tengine和OpenCV合作，可以有效加速OpenCV在端侧平台的处理性能，给开发者带来更多的便利。

6.EAIDK有没有考虑过提供arduino的编程方式？
答：OpenAILab团队正在提高EAIDK平台的易用性和兼容性，arduino的 编程方式在使用GPIO方面会比较友好，类似树莓派上对应有WiringPI这样的工程，EAIDK最近已经完成了WiringPi这方面的兼容项目， 大家很快就能看到这部分模块的上线。

7.EAIDK可以搭建集群算力吗？
答：EAIDK可以搭建集群算力的，建议作为搭建集群的实验平台使用。


下一节课将由OPEN AI LAB算法事业部视觉专家王昊介绍人脸识别模型训练与部署。