Opencv移植CCS平台实测例程及库文件下载

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、增强现实等领域。CCS是德州仪器（TI）开发的集成开发环境，主要用于DSP的软件开发。 在本文档中，作者提供了一套实测例程，包含了OpenCV的核心功能移植到CCS并成功编译的全过程。这些例程对于在DSP平台上进行图像处理的开发者来说，具有很高的参考价值。OpenCV的移植使得开发者能够在嵌入式系统中利用OpenCV丰富的图像处理功能，实现各种图像处理算法。 文档中提到的opencv.cpp文件是作为测试源文件使用，通过这个测试文件，开发者可以验证OpenCV库在CCS环境中的运行情况。例程中还涉及到了几个关键的库文件：cv.lib、cxcore.lib和rts64plus.lib。其中cv.lib和cxcore.lib是OpenCV库文件的组成部分，这些库文件是作者预先移植到CCS平台上的，使得开发者可以直接在CCS中链接并使用OpenCV的功能。如果开发者对cv.lib和cxcore.lib的移植过程感兴趣，可以下载作者提供的相应生成工程。这些生成工程都是基于ccs3.3版本的。 rts64plus.lib是CCS环境中的库函数，用于提供编译和运行时的支持。所有的库文件需要被正确配置和链接，以确保例程能够成功编译和运行。 压缩包子文件的文件名称列表揭示了文件结构，其中包含了opencv.cpp测试文件，以及opencv、lib、include三个文件夹。opencv文件夹可能存放了与OpenCV库相关的其他文件或者配置文件；lib文件夹中存放了编译时所需的相关库文件；include文件夹中存放了所需的头文件，这些头文件对于编译源代码是必须的。 此例程的提供，极大地便利了使用CCS进行图像处理和计算机视觉应用开发的工程师和研究者。通过移植OpenCV到CCS，开发人员能够利用OpenCV强大的图像处理功能，结合DSP平台的处理能力，开发出高性能的图像处理应用。这种移植工作通常需要深入了解OpenCV的源码结构、CCS的编译环境以及目标硬件平台的特性，才能有效地将OpenCV库适配到新的开发环境。文档的发布表明了OpenCV在嵌入式系统开发中日益增长的重要性，以及开源社区对于支持硬件平台多样化的贡献。 在实际开发过程中，了解如何将OpenCV库文件移植到CCS环境，需要掌握以下几个关键步骤： 1. 下载并安装OpenCV源码包，特别是OpenCV1.0版本。 2. 根据CCS的开发环境要求，修改OpenCV源码中的Makefile文件，以及配置文件中的编译选项和链接设置。 3. 使用适当的工具链（例如，ccs3.3版本的编译器）编译OpenCV源码，生成所需的库文件。 4. 在CCS工程中正确配置和链接cv.lib和cxcore.lib等库文件，确保它们与DSP硬件平台兼容。 5. 使用opencv.cpp等测试文件验证OpenCV库的移植成功与否，确保图像处理功能能够在CCS环境下正常运行。 文档中提到的“编译通过”的例程，指的是经过上述步骤，OpenCV库文件成功地被编译并链接到CCS工程中，且opencv.cpp文件能够正确编译运行，没有出现编译错误或链接错误。 总之，将OpenCV移植到CCS的例程文档为在DSP平台进行图像处理的开发者提供了一套实用的解决方案。它不仅简化了复杂的移植过程，而且为开发者节省了大量的时间，使得他们能够更专注于图像处理算法的开发和优化工作。"