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包含基于STM32F407和OV5640的视觉算法，包括二维码识别、颜色识别以及色块追踪的压缩包。

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简介：
利用STM32F407和OV5640开发的一套视觉算法，在参与全国大学生工程训练大赛期间，二维码识别模块采用了正点子的成熟库。颜色识别部分则采用自主设计的算法，该算法仅能识别红、绿、蓝三种颜色，并直接通过算法进行判定，无需进行白平衡处理。此外，色块追踪功能是自行编写的，其设计灵感来源于其他相关算法的借鉴。

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  • 基于STM32F407与OV5640的视觉算法（二维码识别、颜色识别及色块追踪）.rar
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    本资源包含基于STM32F407微控制器和OV5640摄像头模块实现的视觉处理算法，包括二维码识别、颜色检测以及色块跟踪功能。 在参加全国大学生工程训练大赛期间，我们使用了STM32F407与OV5640进行视觉算法开发。二维码识别采用了正点原子的库文件；颜色识别则是自己编写的算法，仅限于红绿蓝三种基本色，并直接通过对RGB值进行判断来实现功能，无需执行白平衡操作；而色块追踪则是一个娱乐性质的功能，参考了其他团队的相关算法编写而成。
     
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    本项目基于STM32F407微控制器与OV5640摄像头模块构建，旨在通过图像处理技术实现对特定颜色的识别与实时追踪。 通过摄像头采集图像，并对显示屏上显示的实时画面进行颜色识别与追踪。本程序主要针对红色进行识别与追踪，其他颜色的识别则可以通过相应的改动来实现。
     
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    本项目基于OpenMV开发板实现视觉识别技术，结合舵机云台控制，精准捕捉并跟踪特定颜色目标，适用于智能机器人、安防监控等领域。 在Openmv上实现舵机云台与机器视觉识别跟踪目标颜色的功能。
     
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  • 二维码颜色的识别
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    本项目旨在研究与实现对不同颜色背景下二维码的有效识别技术，以提高信息读取效率和适应更多应用场景。 Python 可以用来识别二维码中的颜色信息。
     
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    本项目构建了一个基于STM32F407微控制器与OV2640摄像头模块的颜色识别系统。通过优化图像处理算法，实现了高效准确的颜色检测功能。 将OV2640传输回来的图像在液晶屏上显示。
     
  • 基于颜色识别的OpenCV物体追踪技术
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  • STM32F4结合OV5640的颜色识别.zip
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    本项目为一款基于STM32F4微控制器与OV5640摄像头模块开发的颜色识别系统。通过图像处理技术实现对RGB颜色的有效检测和识别，适用于智能硬件、机器人视觉等领域。 本程序对摄像头采集的数据进行颜色识别与追踪，主要针对红色进行识别与追踪，其他颜色的识别可以通过相应的改动来实现。
     
  • STM32+OPENMV二维云台颜色识别与追踪（带PID控制）
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    本项目结合STM32微控制器和OPENMV摄像头，实现对特定颜色的目标进行二维空间内的精准定位、跟踪及自动调节。通过引入PID控制算法优化云台的运动轨迹和平稳性，确保了系统的响应速度和精度。 一、准备工作 涉及到OPENMV最大色块追踪及与STM32通信的相关内容，请参考有关资料；关于STM32通过七针OLED屏显示的详细配置方法（SPI版），请查阅相关文档。 二、所用工具 1. 芯片：STM32F407ZGT6 2. CUBEMX配置软件 3. KEIL5开发环境 4. OPENMV 三、实现功能 通过二维云台追踪最大色块，并将中心的x,y坐标显示在OLED屏幕上。
     
  • 基于STM32和LCD液晶的OV7725颜色追踪识别系统
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    本项目设计了一种基于STM32微控制器与OV7725摄像头模块的颜色追踪识别系统，并通过LCD液晶屏显示跟踪结果，适用于智能监控、机器人导航等领域。 STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，在嵌入式系统设计领域应用广泛，尤其在工业、汽车及消费电子等领域表现突出。在这个项目中，STM32将与LCD液晶显示器和OV7725摄像头模块结合使用，实现颜色追踪识别功能。 OV7725是一款高性能CMOS图像传感器，适用于安全监控、机器人视觉以及移动设备等多种摄像头应用场合。它能够提供高清晰度的视频及静态图像，并支持多种像素格式如YUV或RGB等。在本项目中，OV7725将负责捕捉环境中的图像并将其数据传输至STM32进行进一步处理。 颜色追踪识别是计算机视觉领域的一个重要任务，涉及到了图像处理和模式识别技术的应用。其基本流程包括以下步骤： 1. 图像采集：通过OV7725捕获环境影像，并利用I2C或SPI接口将这些信息传送到STM32中进行后续操作。 2. 预处理：对获取的原始图像执行一系列预处理措施，例如灰度化、直方图均衡等以提升图像质量和增强颜色区分度。 3. 色彩分割：通过色彩空间转换（如从RGB转为HSV或HSL），选择特定的颜色范围作为目标，并设置阈值来筛选出感兴趣的颜色像素点。 4. 特征提取：在经过处理后的彩色区域中查找目标色块，可采用连通组件分析或者边缘检测等方法确定颜色区的边界和形状特征。 5. 追踪算法：一旦识别到特定的目标色彩，则需要实时追踪其位置变化。可以使用卡尔曼滤波、光流法或简单的差分跟踪等多种方式实现这一功能。 6. 输出控制：将追踪结果显示在LCD液晶屏幕上，可以通过绘制框来标记目标颜色的位置或者以其他形式反馈追踪状态；同时STM32还可以根据追踪结果调整其它硬件设备的动作。 完成上述项目需要掌握的知识包括： - STM32的GPIO、I2C和SPI接口编程及中断处理。 - OV7725初始化配置以及图像数据读取方法。 - 图像处理与模式识别的基本概念，例如色彩空间转换、阈值分割等技术手段。 - C/C++语言及其嵌入式开发环境的应用（如Keil或STM32CubeIDE）。 - LCD液晶显示屏驱动程序的编写能力，包括点绘和文字显示等功能实现。 - 实时操作系统RTOS的理解与应用（如FreeRTOS），以支持多任务并行处理需求。 通过这个项目可以深入了解图像处理在嵌入式系统中的实际运用，并提高STM32微控制器编程技巧。实践中可能会遇到诸如光照变化、噪声干扰以及目标颜色相似性等挑战，需要不断优化算法和参数配置来提升追踪的准确性和稳定性。