关于#图像处理#的问题：本想可以先用傅里叶描述子体征提取算法实现到嵌入式系统中，但是看了一些资料说傅里叶描述子过于复杂，嵌入式系统无法独立完成该算法

嵌入式系统+图像处理
要在嵌入式系统上实现算法：从拍摄图像中找到目标物体。
例如有一百个不同大小的盘子，能识别出半径10*10cm大小的盘子。
本想可以先用傅里叶描述子体征提取算法实现到嵌入式系统中，但是看了一些资料说傅里叶描述子过于复杂，嵌入式系统无法独立完成该算法

SIFT、SURF 和 ORB 少量采样、图像压缩、快速库

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7768928
• 除此之外, 这篇博客: 基于单片机的嵌入式系统的典型的应用程序框架设计中的 除了上面提到的前后台系统，还有一种设计思路，即通过设置一个全局变量global，改变global的值从而使单片机工作在不同的状态以应对不同的需求，本质上这种设计思路可以理解为前后台系统的改进版，它可以把不同的中断触发情况汇聚到一个变量上，便于后台系统在各个状态之间切换。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• uint8 global;
  void main()
  {
  	InitAll();
  	while(1)
  	{
  		switch(global)
  		{
  			case 1: ······
  			case 2: ······
  			······
  			default : break;
  		}
  	}
  }
  
  InterruptHandler1(){
  	golbal = CASE1;
  }
  InterruptHandler2(){
  	golbal = CASE2;
  }
  ······
  
  InterruptHandlern(){
  	golbal = CASEn;
  }
  
  

  整体上，这种设计思路与前后台系统差别不大，但相对前者来说，这种设计思路便于处理更复杂的一种情况，并且在一些轮流使用cpu的场合，这种思路可以在定时器中断里面修改global的值，从而轮流执行某些程序。

• 您还可以看一下 张飞老师的硬件开发与电路设计速成入门到精通视频教程第一部课程中的 简单介绍了电子元器件的基本知识小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  针对识别目标物体这个问题，可以考虑使用现有的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）。在嵌入式系统上实现CNN需要满足以下几个条件： 1. 硬件资源足够，包括CPU、存储器空间等； 2. 部署合适的操作系统，如Linux； 3. 使用适合的深度学习框架，如TensorFlow Lite； 4. 部署合适的预处理流程，如图像裁剪、数据增强等。

  以下是一个简单的实现流程： 1. 准备数据集：包括正样本和负样本，对应不同的目标识别类别。 2. 构建CNN模型：使用TensorFlow Lite构建、训练和优化模型，针对嵌入式系统进行分析、轻量化和压缩。 3. 部署模型：部署到嵌入式系统上，使用Linux操作系统，调用TensorFlow Lite API运行模型。 4. 图像预处理：对待识别图像进行预处理，包括图像裁剪、数据增强等操作。 5. 预测目标：在经过预处理后的图像上进行目标识别预测，根据模型输出结果确定是否存在目标物体。

  需要注意的是，以上流程只是一个简单示例，具体实现涉及到的硬件资源、网络架构等因素都会对算法实现产生影响。此外，由于深度学习算法本身的复杂性，还需要有一定的专业知识和实践经验。对于初学者或没有足够经验的开发者，可以参考现有的开源代码和文档，如TensorFlow Lite for Microcontrollers的官方文档和示例代码。如果困难重重，也可以考虑找相关专业人员进行技术支持。