Python 代码实现高性能异构图像处理系统
输入模块
负责从不同来源接收图像数据。
import cv2
def input_image(image_path):
"""从文件系统接收图像数据"""
image = cv2.imread(image_path)
if image is None:
raise ValueError("无法加载图像，请检查路径是否正确")
return image
预处理模块
对图像进行初步处理，如缩放、旋转、色彩校正等。
def preprocess_image(image, scale_percent=50, rotation_angle=0, color_correction=None):
"""对图像进行缩放、旋转和色彩校正"""
# 缩放图像
scale = scale_percent / 100.0
new_size = (int(image.shape[1] * scale), int(image.shape[0] * scale))
resized_image = cv2.resize(image, new_size)
# 旋转图像
if rotation_angle != 0:
center = (resized_image.shape[1] // 2, resized_image.shape[0] // 2)
rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(center, rotation_angle, 1.0)
rotated_image = cv2.warpAffine(resized_image, rot_mat, resized_image.shape[1::-1])
# 色彩校正（示例：灰度转换）
if color_correction == 'gray':
corrected_image = cv2.cvtColor(rotated_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
else:
corrected_image = rotated_image
return corrected_image
核心处理模块
执行图像的主要处理任务，如特征提取、图像识别等。
def core_processing(image):
"""执行图像的主要处理任务，例如特征提取"""
# 示例：使用边缘检测作为特征提取
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
return edges
后处理模块
对核心处理模块的输出进行进一步处理，如图像增强、格式转换等。
def postprocess_image(image):
"""对图像进行进一步处理，例如图像增强"""
# 示例：简单的对比度增强
adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=1.5, beta=0)
return adjusted_image
输出模块
将处理后的图像数据输出到指定目标。
def output_image(image, output_path):
"""将处理后的图像数据输出到文件系统"""
cv2.imwrite(output_path, image)
资源管理模块
负责调度系统资源，包括CPU、GPU等异构硬件资源。
def resource_manager():
"""资源调度示例（简化版）"""
# 这个模块通常涉及到更复杂的逻辑，如任务调度、资源分配等
# 这里仅提供一个框架
pass
用户接口模块
提供用户交互界面，允许用户输入指令和查看结果。
def main(image_path, output_path):
try:
# 输入模块
image = input_image(image_path)
# 预处理模块
image = preprocess_image(image, scale_percent=50, rotation_angle=90)
# 核心处理模块
image = core_processing(image)
# 后处理模块
image = postprocess_image(image)
# 输出模块
output_image(image, output_path)
print("图像处理完成，结果已保存到：", output_path)
except Exception as e:
print("发生错误：", e)
# 运行示例
if __name__ == "__main__":
main('input.jpg', 'output.jpg')
C++ 代码实现高性能异构图像处理系统
输入模块
负责从不同来源接收图像数据。
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
cv::Mat loadImage(const std::string& image_path) {
cv::Mat image = cv::imread(image_path, cv::IMREAD_COLOR);
if (image.empty()) {
throw std::runtime_error("无法加载图像，请检查路径是否正确");
}
return image;
}
预处理模块
对图像进行初步处理，如缩放、旋转、色彩校正等。
cv::Mat preprocessImage(cv::Mat image, float scale_percent, int rotation_angle) {
// 缩放图像
cv::Size new_size(image.cols * scale_percent / 100.0, image.rows * scale_percent / 100.0);
cv::resize(image, image, new_size);
// 旋转图像
cv::Point2f center(image.cols / 2.0F, image.rows / 2.0F);
cv::Mat rotation_matrix = cv::getRotationMatrix2D(center, rotation_angle, 1.0);
cv::warpAffine(image, image, rotation_matrix, image.size());
return image;
}
核心处理模块
执行图像的主要处理任务，如特征提取、图像识别等。
cv::Mat coreProcessing(cv::Mat image) {
// 示例：使用边缘检测作为特征提取
cv::Mat edges;
cv::Canny(image, edges, 100, 200);
return edges;
}
后处理模块
对核心处理模块的输出进行进一步处理，如图像增强、格式转换等。
cv::Mat postprocessImage(cv::Mat image) {
// 示例：简单的对比度增强
cv::Mat adjusted_image;
cv::convertScaleAbs(image, adjusted_image, 1.5, 0);
return adjusted_image;
}
输出模块
将处理后的图像数据输出到指定目标。
void saveImage(const cv::Mat& image, const std::string& output_path) {
cv::imwrite(output_path, image);
}
资源管理模块
负责调度系统资源，包括CPU、GPU等异构硬件资源。
// 资源管理通常涉及到操作系统级别的操作，这里不提供具体实现。
// 在实际应用中，可能需要使用特定的API或库来管理CPU和GPU资源。
用户接口模块
提供用户交互界面，允许用户输入指令和查看结果。
int main(int argc, char** argv) {
if (argc < 3) {
std::cout << "Usage: DisplayImage <Image_Path> <Output_Path>\n";
return -1;
}
try {
std::string imagePath = argv[1];
std::string outputPath = argv[2];
// 输入模块
cv::Mat image = loadImage(imagePath);
// 预处理模块
image = preprocessImage(image, 50, 90); // 缩放50%，旋转90度
// 核心处理模块
image = coreProcessing(image);
// 后处理模块
image = postprocessImage(image);
// 输出模块
saveImage(image, outputPath);
std::cout << "图像处理完成，结果已保存到：" << outputPath << std::endl;
} catch (const std::exception& e) {
std::cerr << "发生错误：" << e.what() << std::endl;
return -1;
}
return 0;
}
编译和运行
要编译和运行上述代码，你需要有OpenCV库安装在你的系统上。编译命令可能类似于：
g++ -o image_processor main.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv4`
这个示例展示了如何使用C++和OpenCV实现一个基本的图像处理流程。在实际的高性能异构系统中，你可能需要考虑多线程、GPU加速、内存管理等高级特性。
