送药小车数字识别 openmv模板匹配

送药小车数字识别是指通过使用openmv模板匹配技术来实现对药品包装上的数字进行识别。openmv是一款基于ARM Cortex-M7处理器的低功耗、高性能的图像识别开发板，集成了电子图像处理芯片和相应软件库。

首先，打开openmv开发环境，加载相应的模板匹配算法库并导入测试图像。药品包装上的数字需要事先通过摄像头拍摄并保存为图像格式，然后加载到openmv中。

其次，设置匹配模板。对于不同的数字，需要分别创建相应的模板。在openmv中，可以通过选择感兴趣区域（Region of Interest）来创建模板，设置数字的位置和大小，并将其保存为模板。

然后，进行图像预处理。为了提高数字识别的准确性，可以对图像进行预处理，如灰度化、对比度增强、降噪等。

接下来，进行模板匹配。通过openmv提供的模板匹配算法，将模板与图像进行匹配。算法会计算匹配度，并输出匹配结果。

最后，根据匹配结果进行数字识别。根据匹配结果的匹配度和阈值设定，判断匹配是否成功。如果匹配成功，则提取出对应的数字，实现数字识别。

需要注意的是，模板匹配算法的准确性和稳定性会受到光线、角度、模板质量等因素的影响。因此，在实际应用中，可能需要进行反复调试和优化，以提高数字识别的准确性和鲁棒性。