12、嵌入式视觉挑战与应用探索

嵌入式视觉挑战与应用探索

1. 基准测试

在计算机视觉领域，对不同函数和算法进行基准测试是评估其性能的重要手段。这里进行了低级别和高级别的基准测试。

1.1 低级别基准测试

低级别基准测试使用大小为 640 × 480 像素的图像，对 VC 函数和 OpenCV 函数在 VC 相机和 PC 上的执行时间进行了比较。具体结果如下表所示：
| 操作 | VC 函数 | OpenCV 函数 | VC 库时间 [ms] | OpenCV 库时间 [ms] | PC 时间 [ms] |
| — | — | — | — | — | — |
| 用常量值填充图像数据 | cset() | cvSet() | 1.0 | 2.0 | 0.22 |
| 两幅图像的逐像素减法 | sub2() | cvSub() | 6.3 | 8.8 | 1.26 |
| 从输入图像复制数据到输出图像 | copy() | cvCopy() | 3.5 | 3.3 | 0.74 |
| 7 × 7 高斯核卷积 | n/a | cvSmooth() | n/a | 20.0 | 5.46 |
| 3 × 3 矩形结构元素腐蚀 | n/a | cvSmooth() | n/a | 35.3 | 0.72 |

从表中可以看出，OpenCV 函数在 VC 相机上的执行时间普遍比在 PC 上长，这可能是因为 OpenCV 函数没有针对 TI 处理器或 TI 编译器进行优化。

1.2 高级别基准测试

高级别基准测试比较了 OpenCV Viola Jones 人脸检测实现对三种不同分辨率图