模型部署：将训练好的模型部署到STM32上，使其可以在实时图像中进行鱼类识别。

将训练好的模型部署到STM32上可以通过以下步骤实现：

1. 将训练好的模型导出为TensorFlow Lite模型：Cube AI框架支持将训练好的模型导出为TensorFlow Lite格式，这是一种轻量级的深度学习模型格式，可以在边缘设备上高效地运行。

2. 集成TensorFlow Lite库：在STM32上集成TensorFlow Lite库，以便可以加载和运行导出的模型。你需要将TensorFlow Lite库与STM32的编译器和操作系统进行适配。

3. 编写应用程序：编写一个应用程序，使其可以从摄像头中获取图像，并使用TensorFlow Lite库加载和运行导出的模型，以识别图像中的鱼类。你可以使用STM32的GPIO口来控制摄像头，使用DMA控制数据传输，以实现高效的实时图像处理。

需要注意的是，在部署模型之前，你需要进行一些优化，以确保模型在STM32上能够高效地运行。例如，你可以使用量化技术将模型压缩为8位整数，以减少内存占用和计算复杂度。你还可以使用裁剪技术将模型的大小缩小到适合于STM32的存储器容量。