pybaseutils 0.2.8

pybaseutils

(1)base_utils(C++)

base_util是个人开发常用的C++库，集成了C/C++ OpenCV等常用的算法 - 增加了debug测试宏定义，如时间测试，LOG信息等 - 针对目标坐标点的卡尔曼滤波，加权平均滤波 - 常用的文件处理函数 - 常用的OpenCV图像处理函数

(2)pybaseutils(Python)

pybaseutils是个人开发常用的python库，集成了python等常用的算法 - file_utils.py - image_utils.py - base64_utils.py - coords_utils.py - yaml_utils.py - numpy_tools.py

1.目录结构

├── base_utils         # base_utils的源代码
├── pybaseutils        # base_utils的源代码
├── data               # 相关测试数据
├── test               # base_utils的测试代码
│   ├── build.sh
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── kalman_test.cpp
│   └── main.cpp
└── README.md

2.相关配置

• OpenCV配置方法

  # opencv set
  find_package(OpenCV REQUIRED)
  include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ./src/)
  MESSAGE(STATUS "OpenCV_INCLUDE_DIRS = ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")

• base-utils库的配置方法

  # base-utils
  set(BASE_ROOT ../) # 设置base-utils所在的根目录
  add_subdirectory(${BASE_ROOT}/base_utils/ base_build) # 添加子目录到build中
  include_directories(${BASE_ROOT}/base_utils/include)
  include_directories(${BASE_ROOT}/base_utils/src)
  MESSAGE(STATUS "BASE_ROOT = ${BASE_ROOT}")

• 配置OpenCL（可选）

  1. OpenCL: https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/opencl-sdk/choose-download.html

  2. Android系统一般都支持OpenCL，Linux系统可参考如下配置：

# 参考安装OpenCL： https://blog.csdn.net/qq_28483731/article/details/68235383，作为测试，安装`intel cpu版本的OpenCL`即可
# 安装clinfo，clinfo是一个显示OpenCL平台和设备的软件
sudo apt-get install clinfo
# 安装依赖
sudo apt install dkms xz-utils openssl libnuma1 libpciaccess0 bc curl libssl-dev lsb-core libicu-dev
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys 3FA7E0328081BFF6A14DA29AA6A19B38D3D831EF
echo "deb http://download.mono-project.com/repo/debian wheezy main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mono-xamarin.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install mono-complete
# 在intel官网上下载了intel SDK的tgz文件，并且解压
sudo sh install.sh

3.Demo测试

• build

  cd test
  bash build.sh

• test/main.cpp测试样例 ```c++ #include #include #include “debug.h” using namespace std;

int main() { string path = “../../data/test_image/test1.jpg”; DEBUG_TIME(t1); cv::Mat image = cv::imread(path); LOGI(“image:%s”, path.c_str()); LOGD(“image:%s”, path.c_str()); LOGW(“image:%s”, path.c_str()); LOGE(“image:%s”, path.c_str()); LOGF(“image:%s”, path.c_str()); DEBUG_TIME(t2); LOGI(“rum time:%3.3fms”, RUN_TIME(t2 - t1)); cv::waitKey(0); DEBUG_IMSHOW(“image”, image); return 0; }

```