STM32单片机小车视觉识别：赋予你的小车“眼睛”，让它看清世界

# 1. 视觉识别技术概述**

视觉识别技术是一种计算机视觉技术，它允许计算机“看到”和理解图像和视频内容。它涉及从图像中提取有意义的信息，例如对象、面孔和场景。视觉识别技术广泛应用于各种领域，包括：

- **图像处理：**图像增强、降噪、分割和特征提取。
- **模式识别：**物体识别、面部识别和场景理解。
- **机器人技术：**导航、避障和目标跟踪。

# 2. STM32单片机视觉识别原理

### 2.1 图像采集与预处理

**图像采集**

图像采集是视觉识别系统的第一步，其目的是将真实世界的场景转换为数字图像。STM32单片机通常使用摄像头进行图像采集，摄像头通过光敏传感器将光信号转换为电信号，再由单片机进行数字化处理。

**图像预处理**

图像预处理是将原始图像转换为适合后续处理的格式的过程。常见的图像预处理操作包括：

- **灰度化：**将彩色图像转换为灰度图像，减少图像的复杂度。
- **降噪：**消除图像中的噪声，提高图像质量。
- **增强：**通过调整对比度、亮度等参数，增强图像中感兴趣区域的特征。

### 2.2 特征提取与识别算法

**特征提取**

特征提取是将图像中与识别任务相关的特征提取出来的过程。常见的特征提取方法包括：

- **边缘检测：**检测图像中物体边缘的算法，如Sobel算子、Canny算子。
- **轮廓提取：**提取图像中物体轮廓的算法，如Hough变换。
- **纹理分析：**分析图像中物体纹理的算法，如灰度共生矩阵。

**识别算法**

识别算法是将提取出的特征与已知的模板或模型进行匹配，从而识别图像中的物体。常见的识别算法包括：

- **模板匹配：**将图像中的特征与预先定义的模板进行匹配，判断是否匹配。
- **神经网络：**一种深度学习算法，通过训练大量的图像数据，实现图像识别。
- **支持向量机：**一种分类算法，通过在高维空间中找到最佳超平面，将图像中的物体分类。

**代码块：**

import cv2

# 图像灰度化
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)

# 轮廓提取
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

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

**代码逻辑分析：**

1. `cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像。
2. `cv2.Canny()`函数使用Canny算子检测图像中的边缘。
3. `cv2.findContours()`函数提取图像中的轮廓。
4. `cv2.d