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STM32 圖像處理函式庫介紹

2022-10-24
作者:意法半導(dǎo)體AI技術(shù)創(chuàng)新中心
來源: 意法半導(dǎo)體
關(guān)鍵詞: 意法半導(dǎo)體 STM32

STM32 圖像處理函式庫STM32IPL是由 C 語言所編寫的開放原始碼軟件函式庫,提供了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺功能,能加快在意法半導(dǎo)體(ST)的STM32 微控制器上開發(fā)視覺分析的應(yīng)用。本產(chǎn)品在最新版 (v3.1.0)FP-AI-VISION1功能套件中以STM32Cube 中間件的形式推出。

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一般來說,視覺深度學(xué)習(xí)模型的輸入不同于相機(jī)拍攝的圖像,深度學(xué)習(xí)輸入因?yàn)榫哂胁煌S度及圖像格式,會(huì)需要預(yù)先處理原圖,例如縮放、影像格式轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化等。而STM32IPL可提供實(shí)用且現(xiàn)成的軟件套件,以簡(jiǎn)化及加速影像預(yù)處理功能的開發(fā)。

主要特色

STM32IPL的主要特色如下:

-為開發(fā)人員提供實(shí)用且現(xiàn)成的軟件套件,節(jié)省開發(fā)STM32平臺(tái)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的時(shí)間。

-滿足使用嵌入式系統(tǒng)的圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺功能時(shí)最常見的需求。

-透過最大程度的封裝和隱藏,簡(jiǎn)化且加速應(yīng)用程序的開發(fā)、降低常見之圖像處理的復(fù)雜度,并提升計(jì)算機(jī)視覺運(yùn)算的能效。

STM32IPL依不同功能配置于各種模塊中,如下圖所示:

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這些模塊可被劃分至以下分組:

- 函式庫初始化和去初始化分組(深綠模塊)

- 影像建立、初始化和發(fā)布等分組(淺綠色模塊)

- 影像轉(zhuǎn)換功能,如濾波、色彩轉(zhuǎn)換、縮放、morphological operators及warping等分組(深黃色模塊)

- 特征和對(duì)象擷取功能,如邊緣和斑點(diǎn)偵測(cè)器以及霍夫轉(zhuǎn)換等分組(淺黃色模塊)

- 線條、長(zhǎng)方形和橢圓形等圖形操作功能分組(深藍(lán)模塊)

- 影像讀取和寫入功能的分組(淺藍(lán)模塊)

- 在影像內(nèi)繪制圖形元素的功能分組(深灰模塊)

- 最后一個(gè)群組包含計(jì)算完整圖像和圖像統(tǒng)計(jì)等其他模塊(淺灰模塊)

下方照片為STM32IPL的圖像處理功能范例:

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軟件架構(gòu)采用STM32IPL的典型STM32應(yīng)用程序軟件架構(gòu)如下所示:

http://img.chinaaet.com/images/2022/10/24/6380222201720774573134754.jpg

STM32IPL位于BSP和HAL的中間件內(nèi),除了下列兩種利用了部分STM32 MCU所提供的硬件功能之外,絕大部分的STM32IPL功能皆不受平臺(tái)影響:

-在檔案上執(zhí)行讀?。瘜懭胱鳂I(yè)的I/O功能。指的是兩個(gè)用于處理受支持影像文件格式 (如 BMP、PPM、PGM 和 JPEG)的讀?。瘜懭牒健I鲜龊降倪\(yùn)作仰賴于下列第三方開放原始碼函式庫(屬于STM32Cube中間件組件的一部分):

oFatFs提供在FatFS文件系統(tǒng)上的讀取/寫入操作功能。例如讀取和寫入 microSD卡內(nèi)的影像。

oLibJPEG提供JPEG編碼和譯碼功能。

-此函式能讓STM32 DMA2D在屏幕上快速繪制圖像,其中DMA2D為適用于圖形作業(yè)的硬件加速器。

高階功能范例

本章節(jié)以霍夫轉(zhuǎn)換和物體偵測(cè)兩項(xiàng)高階功能作為范例,說明其運(yùn)作原理及對(duì)于影像的作用:

霍夫轉(zhuǎn)換

霍夫轉(zhuǎn)換是一種能偵測(cè)簡(jiǎn)易形狀的特征擷取方法,而 “簡(jiǎn)易”  是指可以用少數(shù)參數(shù)來表示的圖案,例如:一條線可由斜率、截距兩項(xiàng)參數(shù)做表示,而圓形則是以圓心坐標(biāo)和半徑三項(xiàng)參數(shù)做表示。因此,霍夫轉(zhuǎn)換技術(shù)十分適用于在圖像中找出像是線條、圓形的圖案。

STM32IPL支持兩種霍夫轉(zhuǎn)換功能:

-STM32Ipl_FindLines() 可透過霍夫轉(zhuǎn)換找出影像中所有線條。

-STM32Ipl_FindCircles() 則可透過霍夫轉(zhuǎn)換找出影像中的圓形。

下方兩張照片展示了使用霍夫轉(zhuǎn)換偵測(cè)線條的結(jié)果。

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然而,偵測(cè)到的線條質(zhì)量有很大程度取決于edge map,因此在實(shí)務(wù)上,使用霍夫轉(zhuǎn)換技術(shù)的前提是要能夠控制環(huán)境,從而得出一致的edge map,或是透過訓(xùn)練邊緣偵測(cè)器,找出所需的特定邊緣種類。

下方兩張照片為使用霍夫轉(zhuǎn)換偵測(cè)圓形的結(jié)果,結(jié)果同樣有很大程度取決于可用邊緣的質(zhì)量,以及對(duì)于所需偵測(cè)圓形尺寸的先備知識(shí)。

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物體偵測(cè)

物體偵測(cè)是一種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),可辨識(shí)和定位圖像或影片中的物體,此技術(shù)常用于自駕車、機(jī)器人、人臉辨識(shí)等情境。

STM32IPL提供三種物體偵測(cè)功能:

-STM32Ipl_LoadFaceCascade() 載入正面臉部串行。

-STM32Ipl_LoadEyeCascade() 載入眼部串行。

-STM32Ipl_DetectObject() 偵測(cè)特定串行描述的對(duì)象。

下方照片展示了臉部偵測(cè)和眼部偵測(cè)兩項(xiàng)功能的結(jié)果:

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若欲取得此STM32IPL函式庫,使用者必需下載最新的FP-AI-VISION1功能套件,存取路徑如下:FP-AI-VISION1_V3.1.0\Middlewares\ST\STM32_ImageProcessing_Library\Inc


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