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    基于 opencv 的人脸识别系统

    随着智能设备的不断发展,人脸检测技术应用于越来越多的领域,极大的丰富和方便了人们的生活,具有很大的商业价值和研究意义。人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤:人 脸 检 测(FaceDetection)和人脸识别(Face Recogniton)。人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置,人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对,得出相似度信息。本项目基于天嵌的 TQ2440(采用 S3C2440 处理器)硬件开发平台,扩展 USB 摄像头模块,搭建配置嵌入式开发环境,给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测,采用 PCA(Principal Component Analysis)降维算法得到特征脸子空间,将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台,最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别,实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。

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    Linux V4L2子系统-Video设备框架分析

    在V4L2子系统中,Video设备是一个字符设备,设备节点为/dev/videoX,主设备号为81,次设备号范围为0-63。在用户空间,应用可以通过open/close/ioctl/mmap/read/write系统调用操作Video设备。在内核空间中,Video设备的具体操作方法由驱动中的struct video_device提供。驱动使用video_register_device函数将struct video_device注册到V4L2的核心层,然后V4L2的核心层在向上注册一个字符设备,该字符设备实现了虚拟文件系统要求的方法。这样应用就可以使用系统调用访问虚拟文件系统中Video设备提供的方法,然后进一步访问V4L2核心层提供的v4l2_fops方法集合,最后通过struct video_device结构体中的fops和ioctl_ops方法集合访问Video主设备。Video主设备通过v4l2_subdev_call方法访问Video从设备,同时Video从设备可以通过notify回掉方法通知主设备发生了事件。Camera Host控制器为Video主设备,Camear Sensor(摄像头)为Video从设备,一般为I2C设备。

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    Qt音视频开发38-USB摄像头解码linux方案

    做嵌入式linux上的开发很多年了,扳手指头算算,也起码9年了,陆陆续续做过很过诸如需要读取外接的USB摄像头或者CMOS摄像机的程序,实时采集视频,将图像传到前端,或者对图像进行人脸分析处理,最开始尝试的就是QCamera来处理,直接歇菜放弃,后面通过搜索发现都说要用v4l2视频框架来进行,于是东搞搞西搞搞尝试了很多次,终于整出来了,前后完善了好几年,无论写什么程序,发现要简简单单的实现基础的功能,都是非常快速而且容易的,但是想要做得好做得精,要花不少的精力时间去完善,适应各种不同的场景,比如就说用v4l2加载摄像头这个,需要指定设备文件来读取,而现场不可能让用户来给你指定,频繁的拔插也会导致设备文件名的改动,所以必须找到一个机制自动寻找你想要的摄像机的设备文件名称,比如开个定时器去调用linux命令来处理,甚至在不同的系统平台上要执行的命令还有些许的区别,如果本地有多个摄像头还需要区分左右之类的时候,那就只能通过断电先后上电顺序次序来区分了。

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