: ARM9 Linux平台上计算机视觉的实现
: 本文主要讨论了如何在基于ARM9架构的Linux操作系统上实现计算机视觉技术，特别是针对人脸识别的应用。文章介绍了使用OpenCV库、V4L接口和MiniGUI进行系统设计的方法，并提出了提高系统实时性的策略。
: Linux操作系统、系统开发、参考文献、专业指导
【正文】:
1. 引言
计算机视觉是计算机科学的重要领域，旨在模拟人类视觉功能，进行图像获取和处理。在嵌入式系统（如基于ARM9处理器的设备）上实现计算机视觉技术，需要克服平台移植、图像采集和实时性等问题。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，能够运行在多种操作系统上，包括Linux。
2. OpenCV移植
在ARM9+Linux平台上，OpenCV的移植是实现计算机视觉的基础。OpenCV提供了丰富的图像处理算法，但在特定版本（如2.1.0）中，它的highgui模块需要FFmpeg支持来从摄像头获取图像，因此本文选择使用V4L（Video4Linux）API直接从摄像头捕获图像帧，简化了系统设计。
3. V4L接口
V4L接口是Linux专门为访问视频设备设计的，它允许程序直接从摄像头获取图像数据，适合嵌入式系统的低级图像处理需求。
4. MiniGUI移植
由于OpenCV 2.1.0的highgui库不支持QT GUI，因此需要移植MiniGUI作为人机交互界面。MiniGUI是一个轻量级的图形用户界面库，特别适合资源有限的嵌入式环境，提供图像显示和界面设计的功能。
5. 系统设计
整个计算机视觉系统以OpenCV为核心，通过V4L接口获取图像，利用MiniGUI进行图像显示和界面设计。系统详细描述了如何利用这些组件实现人脸识别功能，并提出了提高实时性的优化方法。
6. 实时性优化
为了提升系统的实时性能，文章提出了改进策略，可能包括优化图像处理算法、合理调度任务和优化内存管理等方面，以适应嵌入式系统资源有限的特性。
7. 结论
通过在ARM9+Linux平台上集成OpenCV、V4L和MiniGUI，成功构建了一个具备人脸识别能力的计算机视觉系统。这种实现方式不仅解决了平台兼容性和实时性问题，也为其他嵌入式计算机视觉应用提供了参考。
关键词：ARM9、Linux、计算机视觉、OpenCV、MiniGUI
这篇论文详细探讨了在ARM9处理器上的Linux系统中实现计算机视觉技术的过程，包括关键组件的选择、移植和优化，对于进行类似项目开发的工程师提供了宝贵的参考和指导。
