英飞凌tc264摄像头二值化代码

### 英飞凌 TC264 处理器上的摄像头图像二值化代码实现

对于英飞凌 TC264 处理器而言，由于该处理器主要用于嵌入式系统开发，在资源有限的情况下进行高效的图像处理至关重要。下面提供了一个基于灰度阈值法的简单图像二值化方法，这种方法可以在资源受限环境下高效运行。

#### 图像预处理与转换为灰度图
首先需要获取来自摄像头的数据并将其转换成适合进一步处理的形式：

#include "Infineon_TC264.h"
// 假设已经定义好了读取相机数据的方法 GetCameraData()
uint8_t* imageData = GetCameraData();
int width = 640;
int height = 480;

void ConvertToGrayScale(uint8_t *inputRGB, uint8_t *outputGray, int size) {
    for(int i = 0; i < size / 3; ++i){
        outputGray[i] = (inputRGB[i * 3] + inputRGB[i * 3 + 1] + inputRGB[i * 3 + 2]) / 3;
    }
}

这段 C 语言代码展示了如何将 RGB 数据转化为灰度值[^2]。这里假设 `GetCameraData()` 函数返回的是未经压缩的原始 RGB 格式的像素数组。

#### 计算全局平均亮度并执行二值化操作
接着计算整个图片的平均亮度，并以此作为阈值来进行简单的二值化处理：

float CalculateMeanBrightness(const uint8_t *image, const int length) {
    float sum = 0.f;
    for (int idx = 0; idx != length; ++idx)
        sum += static_cast<float>(image[idx]);
    
    return sum / length;
}

void ApplyBinarization(uint8_t *grayImage, int imageSize, float threshold) {
    for (int pixelIdx = 0; pixelIdx < imageSize; ++pixelIdx) {
        grayImage[pixelIdx] = (grayImage[pixelIdx] > threshold ? 255 : 0);
    }
}

上述函数实现了均值二值化逻辑。`CalculateMeanBrightness` 负责求得整张图片的平均亮度；而 `ApplyBinarization` 则依据给定的阈值完成实际的黑白反转工作。

#### 完整的工作流集成
最后一步就是把这些组件组合起来形成完整的流水线：

int main(){
    // 初始化硬件...
    
    while(1){ // 主循环
        uint8_t* rgbBuffer = GetCameraData(); // 获取一帧新的视频画面
        
        uint8_t grayBuffer[width * height];
        ConvertToGrayScale(rgbBuffer, grayBuffer, sizeof(grayBuffer));
        
        float avgBright = CalculateMeanBrightness(grayBuffer, width * height);
        ApplyBinarization(grayBuffer, width * height, avgBright);

        DisplayOrSaveResult(grayBuffer); // 显示或保存结果...

        FreeResources(rgbBuffer); // 清理不再使用的资源
    }

    return 0;
}

此段伪代码描述了从捕获图像到显示/存储二值化后的图像的整体过程。值得注意的是，为了适应特定的应用场景，可能还需要考虑优化性能以及调整参数设置等问题。