李瑶++罗福强++范展源

摘要：随着大数据时代的来临，传统的单机图像处理遭遇瓶颈。为了适应图像处理数据量大、复杂度高等特点，集群化处理是一个较好的解决方案。该文主要介绍基于Hadoop+OpenCV的集群化图像处理平台的搭建，描述如何将Hadoop与OpenCV结合进行图像处理，编写测试程序验证平台的可用性。实验结果表明此平台能实现集群化的图像处理。

关键词：Hadoop；OpenCV；集群化；图像处理；环境搭建

中图分类号：TP18 文献标志码：A 文章编号：1009-3044（2016）01-0203-03

Research on the Construction and Testing of the Cluster Image Processing Development Environment for Hadoop+OpenCV

LI Yao， LUO Fu-qiang， FAN Zhan-yuan

（Jincheng College of Sichuan University， Chengdu 611731， China）

Abstract： With the advent of the era of big data， the traditional stand-alone image processing encountered bottlenecks. To accommodate the image processing of a large amount of data ， high complexity and other characteristics， the clustering process is a better solution. This paper mainly introduces the construction of the cluster image processing platform based on Hadoop+OpenCV， describes how to combine Hadoop and OpenCV to image processing， and writes test program to verify the usability of the platform. The experimental results show that this platform can realize clustering image processing.

Key words： Hadoop； OpenCV； clustering； image processing； environment construction

随着科技的发展，各个领域对图像处理要求越来越高，算法也越来越复杂，处理时间也会延长。在大数据时代，图片数量不可计数，想在较短时间内处理完相应数量的图片则需要使用大数据技术。本文则利用Hadoop与OpenCV搭建集群化的图像处理平台，使图像的处理速度得到大幅度的提升。

1 相关技术

本文结合OpenCV与Hadoop在Linux系统下进行集群化图像处理平台的建设与测试研究。

1.1 OpenCV

OpenCV[1]是一种基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，它由一系列C函数和C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

作为开源软件，OpenCV的优势就在于它有400多个免费的图像处理函数，而且涉及面很广，覆盖了机器视觉的大多应用领域。它的许多算法，也做了很好的优化，对其执行速度带来了可观的提升。

1.2 Hadoop

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，充分利用集群进行高速运算和存储，开发分布式程序。……