单片机图像处理宝典：解锁单片机图像处理能力，开启视觉新世界

# 1. 单片机图像处理概述

单片机图像处理是指利用单片机对图像数据进行采集、处理和分析的技术。它在工业控制、医疗诊断、机器人导航等领域有着广泛的应用。

单片机图像处理具有以下特点：

- 实时性：单片机具有较强的实时处理能力，可以快速处理图像数据，满足实时控制和分析的需求。
- 低功耗：单片机通常具有较低的功耗，适用于便携式和嵌入式设备。
- 成本低：单片机价格低廉，降低了图像处理系统的成本。

# 2. 单片机图像处理理论基础

### 2.1 图像基础知识

#### 2.1.1 图像格式和数据结构

图像格式决定了图像数据的存储方式和编码方式，常见的图像格式有：

- **BMP（位图）：**未压缩的位图格式，每个像素占用 1、4 或 8 位。
- **JPEG（联合图像专家组）：**有损压缩格式，通过丢弃部分高频信息来减小文件大小。
- **PNG（便携式网络图形）：**无损压缩格式，支持透明度。
- **TIFF（标记图像文件格式）：**一种灵活的格式，支持多种压缩算法和元数据。

图像数据结构描述了图像中像素的排列方式，常见的图像数据结构有：

- **栅格图像：**图像由像素网格组成，每个像素具有自己的颜色值。
- **矢量图像：**图像由几何形状（如线、圆、多边形）组成，可以无损放大。

#### 2.1.2 图像处理的基本概念

图像处理的基本概念包括：

- **像素：**图像中最小的可寻址单位，具有颜色值和位置信息。
- **分辨率：**图像的清晰度，以每英寸像素数（PPI）或每厘米像素数（PPCM）表示。
- **颜色空间：**描述图像中颜色表示方式的模型，常见的颜色空间有 RGB（红、绿、蓝）和 HSL（色调、饱和度、亮度）。
- **直方图：**显示图像中不同灰度或颜色值出现的频率分布。
- **形态学：**用于分析图像形状和结构的技术。

### 2.2 图像处理算法

图像处理算法用于对图像进行操作和分析，常见的图像处理算法包括：

#### 2.2.1 图像增强算法

图像增强算法用于改善图像的视觉效果，常见的算法有：

- **直方图均衡化：**调整图像直方图以提高对比度。
- **锐化：**增强图像边缘和细节。
- **平滑：**模糊图像以减少噪声。

**代码块 1：直方图均衡化算法**

import cv2

def histogram_equalization(image):
    """
    对图像进行直方图均衡化。

    参数：
        image: 输入图像。

    返回：
        均衡化后的图像。
    """

    # 转换图像为灰度图
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算直方图
    hist = cv2.calcHist([gray_image], [0], None, [256], [0, 256])

    # 归一化直方图
    hist_norm = hist / (gray_image.size[0] * gray_image.size[1])

    # 计算累积直方图
    cdf = hist_norm.cumsum()

    # 映射像素值
    equalized_image = np.interp(gray_image, np.arange(256), cdf * 255)

    return equalized_image

**逻辑分析：**

* `cv2.cvtColor()` 函数将图像转换为灰度图。
* `cv2.calcHist()` 函数计算图像的直方图。
* `hist_norm` 将直方图归一化到 [0, 1] 范围内。
* `cdf` 计算累积直方图。
* `np.interp()` 函数将原始像素值映射到均衡化的像素值。

#### 2.2.2 图像分割算法

图像分割算法用于将图像划分为具有相似特征的区域，常见的算