9、OpenVX 图像基础变换与特征提取技术解析

OpenVX 图像基础变换与特征提取技术解析

在计算机视觉领域，图像的处理和特征提取是非常重要的环节。OpenVX 作为一个高效的计算机视觉库，提供了丰富的功能来实现这些任务。本文将详细介绍 OpenVX 中的基本图像变换和特征提取技术，包括卷积操作、感兴趣区域（ROI）处理以及霍夫变换等内容。

1. 基本图像变换

在 OpenVX 中，可以对不同通道使用不同的卷积操作。但需要注意的是，如果在图执行期间更改卷积系数，图每次都需要重新验证。这是为了让 OpenVX 检查滤波器系数和图中滤波器的顺序，看是否能针对特定硬件平台进行优化。最后，可以将灰度图像合并为彩色图像，示例代码如下：

vxChannelCombineNode(graph, virtu8[3], virtu8[4], virtu8[5], NULL, output);

“filterImage.c”的编译方式与之前提到的“filterGaussImage.c”类似。

2. 感兴趣区域（ROI）处理

在计算机视觉中，预处理图像并选择包含感兴趣对象的矩形区域（ROI）进行进一步处理是一个标准操作。在 OpenVX 中，可以使用 vxCreateImageFromROI 函数创建 ROI 图像，该图像是父图像的一部分，对 ROI 图像中像素值的更新会反映在父图像中。

2.1 从 ROI 读取数据

以 Scharr 滤波图为例，展示如何使用 ROI。具体步骤如下：
1. 在“main”函数中定义输出图像，其大小为