基于OpenCV+QT的图像融合技术开发与应用

资源摘要信息:"红外-可视光图像融合算法设计、实现及应用" 本资源主要围绕红外-可视光图像融合算法的设计、实现和应用进行了全面的阐述和工程化实践。涵盖了从算法的初步实现到多平台部署的完整流程，具有很强的工程实践价值和学习参考意义。资源中各部分的具体知识点如下： 1. Windows环境下基于opencv + QT的算法实现 - OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、视频分析、图像识别等领域。 - QT是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架，广泛应用于桌面应用程序和嵌入式设备的开发。 - 在本部分中，将介绍如何结合OpenCV与QT在Windows环境下实现图像融合算法，这涉及到图像采集、处理、显示等关键技术。 2. Windows环境下基于opencv + QT的算法实现（重构版本，便于hls编译的过渡代码） - HLS（High-Level Synthesis）是一种高层次综合技术，它允许使用C/C++/SystemC等高级语言编写算法，并将其自动综合为硬件描述语言（HDL），进而实现FPGA编程。 - 本部分将展示如何重构原有代码，以适应HLS编译的需求。这可能包括减少复杂的数据结构、简化控制流逻辑、优化数据流等。 3. Windows环境下的vivado工程 - Vivado是Xilinx公司开发的一款FPGA开发工具，它提供了从逻辑设计到硬件实现的全流程设计环境。 - 在本工程中，将介绍如何在Windows环境下使用Vivado工具创建FPGA项目，以及如何利用Vivado工程进行仿真、综合、实现和生成比特流文件。 4. windows环境下vivado hls工程（基于xfopencv），包含项目用到的各种fpga核 - XFOpenCV是基于HLS的OpenCV库，它使得在FPGA上实现图像处理算法变得更加方便。 - 本部分将详细讨论在Vivado HLS环境下，如何利用XFOpenCV库实现图像融合算法，以及如何针对FPGA进行优化，包括利用FPGA核进行加速。 5. 基于springboot的java服务端web项目 - Spring Boot是Spring框架的一部分，它简化了基于Spring的应用开发，可以快速创建独立的、生产级别的基于Spring的应用程序。 - 本资源中的Java服务端Web项目将介绍如何使用Spring Boot框架搭建后端服务，实现与前端的交互以及对融合算法的网络服务调用。 6. 基于vue的前端页面 - Vue.js是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架，以其轻量级、灵活和易用性而闻名。 - 在本资源中，将探讨如何使用Vue.js构建前端页面，以及如何将后端服务中的图像融合算法结果以动态的方式展现给用户。 7. 基于vue的前端页面（模拟了视频效果） - 这一部分将深入介绍如何利用Vue.js制作具有视频播放效果的前端页面，这对于实时显示融合后的图像非常关键。 8. 在开发板linux系统环境运行的应用 - 这部分涉及到将算法部署到Linux系统的嵌入式开发板（如Zynq平台）上，利用其Linux环境来运行和测试。 9. 跨平台的opencv + QT算法实现（基于zynq 7020平台），整合fpga加速 - Zynq-7000系列是Xilinx推出的一系列SoC平台，集成了ARM处理器和FPGA逻辑阵列。 - 在本部分中，将重点介绍如何将OpenCV与QT算法移植到Zynq平台上，并结合FPGA加速技术来提升算法的执行效率。 10. 文件压缩包子文件的文件名称列表中的"xf-fusion-master"可能代表了本资源的主干版本或主工程目录，它可能包含了以上所有提到的部分的源代码以及资源文件。 综上所述，本资源不仅仅是一个图像融合算法的实现案例，它还提供了算法从设计、优化到部署的全流程方案，覆盖了多平台和多技术栈的应用场景，是一套完整的工程实践教程。对于希望深入学习图像处理算法和FPGA应用的开发者来说，本资源具有很高的参考价值。