一、emcv是什么？ EMCV全称为EmbeddedComputer Vision Library，是一个可在TI DM64x系列DSP上运行的计算机视觉库。EMCV提供了跟OpenCV完全一致的函数接口，通过EMCV，你可以轻松的将你的OpenCV算法移植到DSP，甚至不用改一行代码。

目前EMCV已经支持IplImage, CvMat，CvSeq等基本数据结构，
可使用cvCreateImage等创建和释放图像，以及contour检测等。

EMCV刚刚启动，希望得到您的代码贡献：
目前您可以通过subversion客户端获取源代码，源代码位于https://emcv.svn.sourceforge.net/svnroot/emcv 二、利用emcv编写自己的算法。 1、新建一个ccs3.3工程，取名为emcv，和ccs3.3使用手册中配置一样配置一下工程。 2、添加源代码到工程，这里要注意，我们只需要添加cpp和hpp文件即可，ccs会自动添加相应的头文件。但是这里会产生一个问题。 说没有找到cxcore.h文件，但是文件夹中明明有这个文件，网上的解决方法是要添加一个头文件路径说明，标识你头文件的路径。 具体做法是：project->buildoption->compiler->preprocess; 设置includesearch path为我们cxcore.h的路径；再次编译，发现这个问题解决了。              接着会出现： 这个问题是由于内存分配产生的问题，我们只要把dsp/bios configure文件中的mem configure修改一下即可，把compiler sections中的选项修改为SDRAM即可。                 到此emcv编译就差不多通过了。 三、编写自己的emcv程序。 我这里实现读取一幅yuv422格式图片。流程如下。 在OpenCV中，图片的格式都是为IplImage，将OpenCV中的人脸检测移值到DSP中去的时候，要将视频格式YUV转换到IplImage，才符合OpenCV的数据结构，在YUV格式中，其中Y为亮度分量，UV为 {MOD}度分量。可以直接提取Y分量，可以得到灰度图像。                             代码如下： #include "cv/cv.h" #include #include #include "guitar.h" typedef char            XDAS_Int8; void convert_yuv_to_iplImage(IplImage *image,int width,int height) {                          XDAS_Int8*y;        inti;        for(i=0;i<240*320;i+=1)               {                      image->imageData[i]=pGuitar240320_YCbYCr422[i]&0xff00;               }; }         int image_FFT2(XDAS_Int8 *outbuf,unsignedint width, unsigned int height) {        inti,j;        IplImage*image = cvCreateImage(cvSize(240,320),IPL_DEPTH_8U,1);        convert_yuv_to_iplImage(image,width,height);        IplImage*dst=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U,1);        IplImage*tmp=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U,1);        cvErode(image,tmp,NULL,1);        cvThreshold(tmp,dst,125,255,CV_THRESH_BINARY);           while(1);//设置断点 };   int main() {        XDAS_Int8*outbuf;        image_FFT2(outbuf,240,320); } 四、运行代码 编写完成自己的代码后执行代码，会出现以下错误， 这是由于cvAlloc函数中使用了memalign分配内存的函数，所以当内存不足的时候，它没有可分配的内存时就会返回null。只要增大内存heap就可以实现。这里我们把SDRAM的heap增加到0x00100000；这样程序就可以运行了。   五、测试效果 由于ccs3.3查看图片的效果不是很好，只有yuv和RGB格式，这让我们的图片效果不明显，                    所以我们借助了matlab强大的图像显示功能实现基于ccs3.3图像算法的编写。 1、编写matlab上save_ccs_data_file函数实现把图片保存为ccs可以使用的文件。 function save_ccs_data_file(I, filename) fid = fopen(filename,'w+'); if-1 ==fid error([' Failed to open ' filename]); end if strcmp('uint8', class(I)) bpp = 8; elseif strcmp('uintl6', class(I)) bpp = 16; else error('Only 8-bit and 16-bit images aresupported'); end fprintf(fid,'1651 1 0 0 0 '); [M N] = size(I); I = double(I); for ii=1:M if 8==bpp for jj=1:N/4 fprintf(fid,'0x%.2x%.2x%.2x%.2x ', ...    I(ii,4*jj:-1:4*(jj-1)+1)); end elseif 16==bpp for jj=1:N/2 fprintf(fid,'0x00%.2x00%.2x ', ... I(ii, 2*jj-l), I(ii, 2*jj)); end end end % for each row fclose(fid); 2、编写matlab上read_ccs_data_file函数实现把ccs提取的数据存储为matlab图片。 function I = read_ccs_data_file(filename,type,M,N1) if strcmp(type,'uint8') | strcmp(type,'int8') nbytes = 4; % each word has 4 bytes elseif strcmp(type,'uintl6') |strcmp(type,'intl6') nbytes = 2; % 2 bytes per word else error('Please specify a desired data-type,[u]int8 or [u]intl6'); end fid = fopen(filename, 'r'); if -1 == fid error(['Could not open ' filename]); end tline = fgetl(fid); % last token in header gives us the length header_data = sscanf(tline,'%x'); len = header_data(length(header_data)); if (0 == len) % data length not defined, so compute it % from the # of text lines in the datafile, fclose(fid); % will reopen afterwards len = how_many_lines (filename); % get back to where we were prior to this % diversion. fid = fopen(filename, 'r'); tline = fgetl(fid); end N = sqrt(len*nbytes); % assumes squareimage matrix! I = zeros(M, N1); for ii = 1:M if 2==nbytes % 16 bpp for jj = 1:N1/2 tline = fgetl(fid); I(ii, 2*jj-l:2*jj) = [sscanf(tline(3:6),'%x') ... sscanf(tline(7:10), '%x')]; end else % 8 bpp for jj = 1:N1/4 tline = fgetl(fid); p1 = tline(9:10); p2 = tline(7:8); p3 = tline(5:6); p4 = tline(3:4); I(ii, 4*(jj-1)+1:4*jj) =[sscanf(p1,'%x')... sscanf(p2,' %x')... sscanf(p3,'%x')... sscanf(p4,'%x')]; end end end % for each image row fclose(fid); if 'u' ~= type(1) % unsigned-to-signedinteger conversion halfway = 2^(32/nbytes-1)-1; % e.g., 127for 8 bpp % find and replace those values that areactually negative knegative = find(I>halfway); offset = zeros (size (I)); offset (knegative) = bitshift(1,32/nbytes);% (1?8) or 256 I = I-offset; end eval( sprintf('I=%s(I);', type) );     function N = how_many_lines(filename) fid = fopen(filename, 'r'); tline = fgetl(fid); N=0; while 1 tline = fgetl(fid); if ~ischar (tline), break, end N = N + 1; end fclose(fid);     3、完成matlab程序后便可以提取ccs数据。完成显示效果。                                                     提取的亮度图片                              腐蚀后的图片                                                   阈值化的图片   为了方便算法的编写，我们后面修改了save_ccs_data函数，使其能够保存图片为.h文件方便ccs调用。 程序如下：functionsave_ccs_h(I, filename) fid = fopen(filename,'w+'); if-1 ==fid error([' Failed to open ' filename]); end if strcmp('uint8', class(I)) bpp = 8; elseif strcmp('uintl6', class(I)) bpp = 16; else error('Only 8-bit and 16-bit images aresupported'); end fprintf(fid,'#ifndef__GUITAR_YCBYCR422_H__ '); fprintf(fid,'#define__GUITAR_YCBYCR422_H__ '); fprintf(fid,'unsigned shortpGuitar240320_YCbYCr422[] = { '); [M N] = size(I); I = double(I); for ii=1:M if 8==bpp for jj=1:N fprintf(fid,'0x%.2x, ', ...    I(ii,jj)); end elseif 16==bpp for jj=1:N/2 fprintf(fid,'0x00%.2x00%.2x,', ... I(ii, 2*jj-l), I(ii, 2*jj)); end end end % for each row fprintf(fid,'}; ') fprintf(fid,'#endif'); fclose(fid);

由于不知道怎么上传图片所以把文档资源链接放在下面： http://download.csdn.net/detail/xujiezhangjing/4527252