k210学习篇（九） image图像处理

**K210学习篇（九）：Image图像处理**

在前面的章节中，我们已经了解了K210的基本知识，包括硬件架构、软件开发环境等。在本章节，我们将重点介绍如何使用K210进行图像处理。

**1. 图像处理概述**

图像处理是计算机视觉的一个重要方面，它涉及到对数字图像进行分析和操作，以提取有用的信息。图像处理的应用范围非常广泛，包括但不限于：

* 图像增强* 图像分割* 物体检测* 人脸识别等**2. K210硬件支持**

K210是一款专用计算机芯片，设计用于高性能图像处理和深度学习应用。它内置了多个硬件加速器，包括：

*1.6TOPS/W的神经网络引擎*2.4TOPS/W的图像处理引擎*1.5GB的DDR3内存这些硬件加速器使得K210能够高效地进行图像处理和深度学习计算。

**3. OpenCV库**

OpenCV是最流行的图像处理库之一，它提供了大量的函数和工具来进行图像分析、操作和处理。我们可以使用OpenCV库来读取图像文件、显示图像、进行图像滤波等。

cpp#include 

int main() {
 //读取图像文件 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

 // 显示图像 cv::imshow("Image", image);

 // 等待用户关闭窗口 cv::waitKey(0);
 return0;
}

cpp#include 
#include "kpu.h"

int main() {
 //读取图像文件 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

 // 进行图像滤波 cv::Mat filtered_image;
 cv::blur(image, filtered_image, cv::Size(3,3));

 // 显示结果 cv::imshow("Filtered Image", filtered_image);

 // 等待用户关闭窗口 cv::waitKey(0);
 return0;
}

cpp#include 
#include "kpu.h"

int main() {
 //读取图像文件 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

 // 进行图像滤波（CPU）
 cv::Mat filtered_image_cpu;
 cv::blur(image, filtered_image_cpu, cv::Size(3,3));

 // 进行图像滤波（K210）
 kpu_mat_t image_kpu = kpu_mat_from_opencv(image);
 kpu_mat_t filtered_image_kpu = kpu_filter(image_kpu, KPU_FILTER_BLUR,3);

 // 比较性能 double cpu_time = cv::getTickCount() - cv::getTickCount();
 double kpu_time = kpu_get_time();

 printf("CPU time: %.2f ms
", cpu_time *1000);
 printf("KPU time: %.2f ms
", kpu_time);

 return0;
}