单片机程序设计中的图像处理技术：赋予单片机视觉能力，实现图像处理

# 1. 单片机图像处理概述

图像处理是一种利用计算机技术对图像进行获取、增强、分析和理解的学科。单片机图像处理是指在单片机上实现图像处理算法，利用单片机的低成本、低功耗和高集成度等优势，在嵌入式系统中实现图像处理功能。

单片机图像处理技术广泛应用于工业自动化、智能家居、医疗保健、交通运输等领域。例如，在工业自动化中，单片机图像处理技术可以用于产品缺陷检测、机器人视觉导航等；在智能家居中，单片机图像处理技术可以用于人脸识别、手势识别等；在医疗保健中，单片机图像处理技术可以用于医学图像分析、疾病诊断等；在交通运输中，单片机图像处理技术可以用于交通标志识别、车辆检测等。

# 2. 图像处理基础理论

### 2.1 图像的基本概念和表示

#### 2.1.1 图像的像素和分辨率

**像素（Pixel）**是图像中最小的组成单位，代表图像中一个点的颜色和亮度信息。图像的分辨率由像素的数量决定，通常用像素宽和像素高表示，例如 640 x 480。

**分辨率**越高，图像越清晰，细节越丰富。但是，分辨率越高，图像文件大小也越大。

#### 2.1.2 图像的色彩空间和格式

**色彩空间**定义了图像中颜色的表示方式，常见的色彩空间有 RGB（红、绿、蓝）、CMYK（青、品、黄、黑）和 HSV（色相、饱和度、亮度）。

**图像格式**指定了图像数据的存储方式，常见的图像格式有 JPEG、PNG、BMP 和 TIFF。每种格式都有其优缺点，例如 JPEG 压缩率高但可能导致失真，而 PNG 无损压缩但文件大小较大。

### 2.2 图像处理的基本操作

#### 2.2.1 图像的读取和显示

**读取图像：**从文件或其他来源加载图像数据。

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

**显示图像：**将图像显示在窗口中。

# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#### 2.2.2 图像的缩放和旋转

**缩放图像：**改变图像的大小。

# 缩放图像
scaled_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))

**旋转图像：**将图像旋转指定角度。

# 旋转图像
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

#### 2.2.3 图像的增强和滤波

**图像增强：**改善图像的对比度、亮度和颜色。

# 调整图像对比度
contrasted_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=1.2, beta=0)

**图像滤波：**使用卷积核处理图像，以去除噪声或增强特定特征。

# 高斯滤波
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 3. 单片机图像处理实践

### 3.1 图像采集与预处理

#### 3.1.1 图像采集设备和接口

**图像采集设备**

单片机图像处理系统中常用的图像采集设备包括：

- **摄像头：**用于捕捉图像，包括普通摄像头、红外摄像头和热成像摄像头等。
- **图像传感器：**将光信号转换为电信号的器件，通常与摄像头配合使用。

**图像