CCS3.3配置EMCV开发环境及YUV图像处理

"这篇资源介绍了如何在CCS3.3环境下搭建EMCV(Embedded Computer Vision Library)的开发环境，EMCV是一个适用于TI DM64x系列DSP的计算机视觉库，与OpenCV接口兼容，便于算法移植。主要内容包括工程配置、源代码添加、头文件路径设置、内存分配问题的解决以及编写简单EMCV程序的示例，特别是YUV422格式图片处理的流程。" 在CCS3.3中搭建EMCV开发环境，首先需要理解EMCV的用途和特性。EMCV是一个专为嵌入式平台设计的计算机视觉库，它在TI DM64x系列的数字信号处理器(DSP)上运行，且与OpenCV的API保持一致，这意味着开发者可以将已经用OpenCV实现的算法无缝迁移到DSP，而无需对代码进行大的修改。这极大地降低了算法移植的复杂性和时间成本。 搭建环境的过程主要包括以下几个步骤： 1. **新建工程**：在CCS3.3中创建一个名为emcv的新工程，按照使用手册的指示配置工程设置。 2. **添加源代码**：将EMCV库的cpp和hpp源文件导入工程。注意，需要确保CCS能够找到所有必要的头文件。如果遇到找不到cxcore.h等头文件的问题，需要在项目构建选项中，添加包含文件的搜索路径。 3. **解决头文件路径问题**：在"project->build options->compiler->preprocessor"中设置`includesearchpath`为cxcore.h的实际路径，以解决找不到头文件的错误。 4. **内存分配问题**：编译过程中可能会遇到内存分配相关的错误，这通常是因为默认的内存配置不适应EMCV的需求。解决办法是修改`dsp/bios/configure`中的`memconfigure`，将`compiler sections`选项更改为使用SDRAM，以适应EMCV的内存需求。 完成以上步骤后，基本的EMCV开发环境就已经建立成功。接下来，可以通过编写简单的程序来测试环境是否正常。例如，可以实现读取并处理YUV422格式的图片，将其转换为IplImage数据结构，以便进行后续的计算机视觉处理。这涉及对YUV图像格式的理解，Y分量代表亮度，UV为色度，提取Y分量可以得到灰度图像。通过以下代码片段可以实现这一过程： ```c #include "cv/cv.h" #include "stdio.h" // ...其他代码... int main() { // 读取YUV422格式的图片 // ...相关代码... // 转换为IplImage IplImage* gray_image = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1); // 提取Y分量，得到灰度图像 // ...相关代码... // 进行其他处理，如人脸检测 // ...相关代码... // 清理资源 cvReleaseImage(&gray_image); return 0; } ``` 这个过程展示了如何在EMCV环境中结合OpenCV的API进行图像处理，为后续的计算机视觉应用开发奠定了基础。随着对EMCV的深入理解和实践，开发者可以在嵌入式系统上实现更复杂的计算机视觉算法，如目标检测、图像识别等，充分利用TI DSP的强大计算能力。