TX2平台下OpenCV 3.2+ C++编程测试与Qt集成

### 知识点概述 #### 标题：“TX2上opencv3.2+contrib+C++测试” 1. **TX2平台**：TX2是NVIDIA Jetson系列中的一款小型计算机模块，专为边缘计算、机器人技术和AI应用设计。TX2搭载了NVIDIA Pascal架构GPU，具有强大的计算能力和低功耗特性。 2. **OpenCV 3.2**：OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了很多常用的功能和算法，广泛应用于视觉处理的各个领域。OpenCV 3.2是库的一个稳定版本，提供了更新的API和功能。 3. **OpenCV Contrib**：OpenCV Contrib是OpenCV的扩展模块，包含了额外的非核心功能，如SIFT、SURF、FREAK等特征检测算法，以及一些机器学习算法和结构光等模块。 4. **CUDA 8.0**：CUDA是NVIDIA推出的一套并行计算平台和编程模型，能够让开发者使用NVIDIA的GPU进行通用的计算。CUDA 8.0是该平台的一个版本，与TX2平台和OpenCV的GPU加速功能兼容。 5. **Python 3.5**：Python是广泛使用的高级编程语言，Python 3.5是该语言的一个版本，它具有许多改进的特性和库支持。Python的OpenCV绑定使得使用OpenCV的功能更加简便。 6. **C++测试**：在标题中提到的“C++测试”，意味着该测试将侧重于使用C++编程语言进行OpenCV库的功能和性能测试。 7. **Qt集成环境**：Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架，广泛用于开发具有复杂用户界面的应用程序。Qt集成环境可能指的是在Qt Creator这一集成开发环境中进行OpenCV项目开发和测试。 #### 描述：“OpenCV3.2+OpenCV_contrib3.2+CUDA8.0+python3.5安装后，测试opencv的C++部分，使用的Qt集成环境！” 1. **安装OpenCV和OpenCV Contrib**：描述中提到的“安装”说明了在TX2平台上成功安装了OpenCV 3.2和OpenCV Contrib 3.2库。安装这两个库是使用OpenCV扩展功能的前提。 2. **CUDA 8.0的支持**：OpenCV的GPU加速模块需要CUDA的支持。在TX2上安装CUDA 8.0并配置好环境，以便让OpenCV可以利用GPU进行加速计算，提升图像处理和计算机视觉任务的性能。 3. **Python绑定**：虽然描述主要关注C++测试，但提及“python3.5”暗示Python与OpenCV的绑定也被安装和配置，这为在Python环境中使用OpenCV提供可能。 4. **C++测试**：描述重点在于测试OpenCV的C++接口。测试可能包括了基础的图像处理、视频处理以及更高级的计算机视觉算法应用。 5. **Qt集成环境**：使用Qt作为开发环境意味着开发者可以方便地创建具有图形用户界面的应用程序，同时利用Qt和OpenCV的集成优势，更高效地开发图像处理相关的应用程序。 #### 压缩包子文件的文件名称列表 1. **camera.cpp**：该文件很可能包含与摄像头交互相关代码。在OpenCV中，摄像头的捕获和图像处理是常见的应用场景。C++开发者使用OpenCV库中的相关API来实现这一功能。 2. **main.cpp**：作为C++程序的入口文件，它可能包含了程序的主要运行逻辑。在OpenCV项目的上下文中，main.cpp可能负责初始化和调用摄像头捕获的图像处理流程。 3. **camera.h**：该头文件可能声明了与camera.cpp相关的类和函数接口。在C++中，头文件用于提供声明，使得其他源文件可以包含和使用这些声明。 4. **Test.pro**：这是Qt项目的项目文件，它定义了项目的编译设置，依赖关系和一些自定义配置。通过这个文件，开发者可以配置源文件、头文件、资源文件以及编译时的选项。 5. **camera.ui**：此文件可能是使用Qt Designer设计的用户界面文件。Qt Designer允许开发者通过图形化界面设计窗口和控件布局。编译后，这些界面会生成对应的.ui头文件，并被包含在项目中。 6. **Test.pro.user**：这是Qt项目文件的一个辅助文件，通常用于存储特定于开发者的本地配置。这个文件一般不会被开发者直接编辑，而是由Qt Creator在运行时自动生成和修改。 7. **output**：根据文件名推测，该文件或目录可能用于存放程序的输出结果，如处理后的图像、视频、日志文件或其他数据。具体的输出形式依赖于程序的功能和目的。 通过上述分析，可以得出该压缩包涉及了基于TX2平台使用OpenCV进行C++开发的多个方面，包括环境搭建、代码实现、用户界面设计以及项目配置。这些知识点为进行相关领域的学习和开发提供了基础和参考。