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ARM Linux平台下 OpenCV Camera 实验

news 来源：原创 2025/9/19 3:39:26

一、硬件原理

1. OV2640

1.1 基本功能

OV2640 是一款低功耗、高性能的图像传感器，支持以下功能：

最高分辨率：200 万像素（1600x1200）。
输出格式：JPEG、YUV、RGB。
内置图像处理功能：自动曝光、自动白平衡、自动增益控制等。

1.2 硬件接口

2. CSI

2.1 基本功能

CSI 是一种高速串行接口，专为摄像头模块设计，具有以下特点：

支持高带宽数据传输（适合高分辨率和高帧率视频）。
低引脚数，减少硬件复杂度。
支持多种数据格式（如 RAW、YUV、RGB）。

2.2 硬件原理

CSI 接口通常包括以下信号：

数据通道（Data Lanes）：
- 差分信号对（如 CSI_D0+/CSI_D0-）。
- 支持 1-4 对数据通道，带宽随通道数增加。
时钟通道（Clock Lane）：
- 差分信号对（如 CSI_CLK+/CSI_CLK-）。
- 用于同步数据传输。
控制信号：
- I2C 或 SPI 接口，用于配置摄像头模块。

2.3 工作流程

初始化：通过 I2C 或 SPI 配置摄像头模块。
数据传输：
- 摄像头模块通过 CSI 数据通道发送图像数据。
- 主控设备通过 CSI 时钟通道同步接收数据。
数据处理：主控设备对接收到的图像数据进行处理或存储。

二、设备树

根节点

&csi {status = "okay";port {csi1_ep: endpoint {remote-endpoint = <&ov2640_ep>;};};
};&i2c1 {ov2640: ov2640@30 {compatible = "ovti,ov2640";reg = <0x30>;pinctrl-names = "default";pinctrl-0 = <&pinctrl_csi1>;clocks = <&clks IMX6UL_CLK_CSI>;clock-names = "csi_mclk";/*pwn-gpios = <&gpio1 4 1>;*/rst-gpios = <&gpio1 2 0>;/*csi_id = <0>;mclk = <24000000>;mclk_source = <0>;*/status = "okay";port {ov2640_ep: endpoint {remote-endpoint = <&csi1_ep>;};};};
};

三、驱动简单分析

四、Qt 编写测试文件

1. 简介

Qt 里有一个 QCamera 类，但是不支持4.1.15 内核版本上使用 OV5640、OV2640。

因为 OV5640、OV2640 的驱动默认是读取 YUYV 格式数据，而 QCamera 里读取的数据是 RGB 格式数据。当然也能通过修改驱动来支持。不过有 V4l2 框架，就没必要这么做了。V4l2 的数据直接可以显示在 fb0，且处理效率比 Qt 来的流程。

直接使用 V4l2 的方案留在后面的视频监控项目上。本次使用的是 Qt+OpenCV 调用摄像头。

OpenCV 的环境搭建：ARM Linux 移植 tslib、Qt和OpenCV-CSDN博客

2. 主要功能

摄像头管理
- selectCameraDevice(int index)：选择并打开指定索引的摄像头
- cameraProcess(bool bl)：控制摄像头的启动和停止
- timerTimeOut()：定时采集摄像头图像并发送信号
图像处理
- matToQImage(const cv::Mat &img)：将 OpenCV cv::Mat 格式转换为 Qt QImage 格式
定时器机制
- 使用 QTimer 控制图像采集频率（33ms，约等于 30fps）

3. 程序编写

3.1 .pro 文件

添加 opencv 库

INCLUDEPATH += /home/prover/linux/opencv-3.4.1/install/include
LIBS += /home/prover/linux/opencv-3.4.1/install/lib/libopencv_core.so \/home/prover/linux/opencv-3.4.1/install/lib/libopencv_highgui.so \/home/prover/linux/opencv-3.4.1/install/lib/libopencv_imgproc.so \/home/prover/linux/opencv-3.4.1/install/lib/libopencv_videoio.so \/home/prover/linux/opencv-3.4.1/install/lib/libopencv_imgcodecs.so

3.2 简单分析

3.3 编译

source /opt/fsl-imx-x11/4.1.15-2.1.0/environment-setup-cortexa7hf-neon-poky-linux-gnueabi
/home/prover/linux/qt-5.12.9/arm-qt/bin/qmake
make -j 8

五、测试

1. 手动加载

将内核源码的drivers/media/paltform/mxc/subdev 中的mx6s_capture.c 单独拿出来编译 .ko文件

然后将 ov2640_driver.ko 和 mx6s_capture.ko 文件进行加载即可。

一般加载后，设备为 /dev/video1。然后运行第四节的 Qt 程序即可。

2. 内核修改

配置 4.1.15 内核

按1进入

按Y选中，并进入红框

红框默认是 M 的，改成 Y，并选择 VF SDC。

还有这个也要选中：

如果不出意外的话，就会出意外了：

修改内核源码中的 drivers/media/platform/mxc/capture/ 下的 ipu_prp_vf_sdc.c和ipu_prp_vf_sdc_bg.c

重新编译下内核。

发现取消绑定了。

然后加载自己写的驱动，当然也可以编入到内核的 drivers/media/paltform/mxc/capture：

运行测试前，可以添加格式：drivers\media\platform\mxc\subdev\mx6s_capture.c

static struct mx6s_fmt formats[] = {{.name		= "UYVY-16",.fourcc		= V4L2_PIX_FMT_UYVY,.pixelformat	= V4L2_PIX_FMT_UYVY,.mbus_code	= MEDIA_BUS_FMT_UYVY8_2X8,.bpp		= 2,}, {.name		= "YUYV-16",.fourcc		= V4L2_PIX_FMT_YUYV,.pixelformat	= V4L2_PIX_FMT_YUYV,.mbus_code	= MEDIA_BUS_FMT_YUYV8_2X8,.bpp		= 2,}, {.name		= "YUV32 (X-Y-U-V)",.fourcc		= V4L2_PIX_FMT_YUV32,.pixelformat	= V4L2_PIX_FMT_YUV32,.mbus_code	= MEDIA_BUS_FMT_AYUV8_1X32,.bpp		= 4,}, {.name		= "RAWRGB8 (SBGGR8)",.fourcc		= V4L2_PIX_FMT_SBGGR8,.pixelformat	= V4L2_PIX_FMT_SBGGR8,.mbus_code	= MEDIA_BUS_FMT_SBGGR8_1X8,.bpp		= 1,}, {.name		= "RGB565_LE",.fourcc		= V4L2_PIX_FMT_RGB565,.pixelformat	= V4L2_PIX_FMT_RGB565,.mbus_code	= MEDIA_BUS_FMT_RGB565_2X8_LE,.bpp		= 2,}, {.name		= "RGB565_BE",.fourcc		= V4L2_PIX_FMT_RGB565,.pixelformat	= V4L2_PIX_FMT_RGB565,.mbus_code	= MEDIA_BUS_FMT_RGB565_2X8_BE,.bpp		= 2,}, {.name		= "JPEG",.fourcc		= V4L2_PIX_FMT_JPEG,.pixelformat	= V4L2_PIX_FMT_JPEG,.mbus_code	= MEDIA_BUS_FMT_JPEG_1X8,.bpp		= 2,}
};

一般加载后，设备为 /dev/video0.

然后运行第四节的 Qt 程序即可。

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