OpenMV非4plus下模板匹配：电赛F题数字识别策略

在2021年的电赛F题中，设计了一款送药小车，其主要任务是通过数字识别来实现精确的药品配送。由于OpenMV非4plus平台不支持复杂的神经网络运算，因此，参赛者选择了模板匹配作为数字识别的主要技术手段。模板匹配是一种基于图像处理的方法，它通过比较待识别图像与预设模板之间的相似度来确定目标的存在。 首先，项目开始时会导入必要的库，如`sensor`, `image`, 和 `pyb`，这些库为硬件操作和图像处理提供了基础。通过`sensor.reset()`命令重置传感器，设置对比度、增益上限和帧大小，确保了图像采集的质量。选择灰度模式（`sensor.GRAYSCALE`）可以简化图像处理，减少计算复杂度。 参赛者准备了五组不同的模板图片，每组对应一个数字（1-5），每个模板文件如"/templateX.pgm"，其中X代表数字编号。这些模板是由参赛者根据实际场景拍摄的数字样本，用于后续的匹配过程。模板的数量不限，可以根据需要自定义，但每组至少包含一个模板，以确保覆盖所有可能的情况。 模板匹配的具体步骤包括读取实时采集的图像，然后用`SEARCH_EX`或`SEARCH_DS`方法在图像中搜索模板。这两个函数提供了不同级别的匹配精度，其中`SEARCH_EX`可能提供更快但更粗糙的匹配，而`SEARCH_DS`则提供更准确但耗时的匹配。通过遍历每组模板，计算并记录下与当前图像最相似的那个模板，可以判断出图像中的数字。 然而，由于使用灰度图可能导致数字识别的准确性受限，因为灰度图忽略了颜色信息，可能会引起误识别。因此，在实际应用中，可能需要结合其他方法，如边缘检测或色彩特征提取，以提高识别精度。尽管如此，模板匹配仍然是一个实用且易于实施的策略，尤其是在资源有限的嵌入式系统中。 总结来说，这个送药小车项目的核心技术是利用OpenMV的模板匹配功能进行数字识别，通过准备多组模板来适应不同数字，但同时需关注图像质量和识别算法的选择，以提高整体系统的可靠性和准确性。