C++在Zynq 7000上使用OpenCV加速图像检测

资源摘要信息:"openCV :self_findcontours函数C++实现" 知识点: 1. openCV：openCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了超过2500个优化的算法，几乎包括了所有计算机视觉领域内的算法。openCV的库是用C++编写的，同时支持多种编程语言，如Python、Java等。它具有高性能的计算能力，广泛应用于图像处理、视频分析、人脸识别等领域。 2. self_findcontours函数：这是一个在图像处理中常用的函数，主要用途是在图像中找到所有的轮廓。在openCV库中，findContours函数是一个非常重要的图像处理函数，它可以用于对象识别、图像分割等。在这个文件中，self_findcontours函数是findContours函数的一个自定义版本，可能在原有的findContours函数基础上进行了优化或者修改，以适应特定的需求。 3. C++实现：C++是一种通用的编程语言，广泛用于软件开发。在这里，self_findcontours函数是用C++语言实现的，这表明该函数具有高性能和良好的代码结构。 4. zynq 7000系统：Zynq-7000是一个系列的FPGA SoC，由Xilinx公司生产。它集成了ARM处理器和FPGA，可以用于处理高性能的应用。在这个文件中，self_findcontours函数被移植到了zynq 7000系统上，并在1080p的图像上实现了1秒的检测速度。 5. 1080p图像：这是一种高清视频格式，分辨率为1920*1080。在这个文件中，self_findcontours函数能够在1080p的图像上进行检测，显示了其强大的图像处理能力。 6. 图像检测速度：在这个文件中，self_findcontours函数在1080p的图像上的检测速度为1秒，这表明该函数具有非常高的效率。 7. libMyFindContoursLib.a：这是一个静态链接库文件，包含了self_findcontours函数的实现。在编译程序时，可以通过链接这个库文件来使用self_findcontours函数。 8. main.c：这是一个C语言源文件，可能是用于调用libMyFindContoursLib.a库文件中的self_findcontours函数，进行图像处理的主程序。 9. self_findcontours.cpp：这是一个C++源文件，包含了self_findcontours函数的实现。 10. self_findcontours.h：这是一个头文件，声明了self_findcontours函数的接口，用于在其他文件中调用self_findcontours函数。