嵌入式图像识别数据结构算法

### 嵌入式系统中图像识别的数据结构和算法

#### 数据结构的选择
在嵌入式系统中，为了高效处理图像数据并支持复杂的计算任务，选择合适的数据结构至关重要。常见的数据结构包括链表、队列、栈等基础结构，在特定场景下也会使用更复杂的数据结构来提升性能。

- **数组与矩阵**：由于图像是由像素组成的二维网格，因此最常用的是二维数组表示法[^4]。这种形式便于索引访问单个像素点及其邻域内的其他位置。

- **哈希表/字典**：当涉及到查找操作频繁的应用场合时（比如特征匹配），采用哈希映射能够显著加快检索速度。例如，在K近邻(KNN)分类器里用来存储训练样本标签与其对应的描述子向量之间的关系[^2]。

- **树形结构**：决策树是一种简单而有效的监督学习方法之一；它可以被看作是一棵倒置的二叉或多叉树，其中内部节点代表属性测试条件，分支则对应不同的可能取值路径直至叶结点给出最终预测类别结果。

#### 算法设计原则
针对资源受限环境下的实时性要求较高的视觉感知任务，所选用的技术方案需兼顾效率与准确性：

- **简化模型架构**：通过减少参数数量降低内存占用率的同时保持足够的表达能力。例如SqueezeNet网络利用fire module替代传统卷积层从而大幅压缩体积却仍能取得良好效果[^5]。

- **加速推理过程**：借助硬件特性优化执行流程，如GPU/CPU指令集扩展SIMD(Single Instruction Multiple Data)，或是专用集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)/现场可编程门阵列FPGA(Field Programmable Gate Array)[^1]。

- **量化技术**：将浮点数转换成低精度整型数值以节省带宽消耗并提高运算速率。这通常应用于部署阶段之前完成预训练好的深度神经网络权重修剪之后再做进一步精简。

// C++代码片段展示如何读取图片文件并调整大小至固定尺寸作为输入给定模型进行前向传播得到输出概率分布直方图
cv::Mat img = cv::imread("path/to/image");
if(img.empty()){
    std::cerr << "Could not open or find the image!" << std::endl;
}
cv::resize(img, img, cv::Size(227, 227));
std::vector<float> inputBlobData((img.rows * img.cols * img.channels()), 0);
for(int i = 0; i < img.rows; ++i){
    for(int j = 0; j < img.cols; ++j){
        for(int k = 0; k < img.channels(); ++k){
            inputBlobData[i*img.step + j*img.elemSize() + k] = static_cast<float>(img.at<cv::Vec3b>(i,j)[k]);
        }
    }
}

// 这里的trainedNetwork_1 是已经加载到内存中的ONNX格式的预训练模型对象
auto result = trainedNetwork_1->classify(inputBlobData);