基于STM32单片机的简单形状识别

周雷　苏文斌　李鹤沈阳工学院



基于STM32单片机的简单形状识别

周雷苏文斌李鹤
沈阳工学院

摘要：如今单片机的使用愈发广泛，其中STM32单片机优越的性能让它从众多单片机中脱颖而出。本文简单介绍了STM32单片机通过摄像头OV7670进行图像采集，将图像信息缓存到FIFO，之后将图像显示在TFT-LCD上，并对图像进行处理，最终实现圆、三角形、长方形等简单形状识别的目的。

关键字：STM32 OV7670 图像处理 形状识别

1　引言

随着计算机技术和信息技术的不断发展，图像识别技术也被越来越广泛的应用。其中图像采集的速度与质量直接影响图像的整体效果。大多数嵌入式图像采集系统都是基于DSP、ARM技术，这些系统操作复杂、成本高、实时图像处理比较困难。

本文所研究的基于STM32单片机的图像采集系统具有硬件结构简单，图像显示清晰，可扩展性强，功耗低、成本低等优势，适合便携式图像采集系统。

2　系统设计

2.1硬件设计

系统的硬件主要包括摄像头模块、STM32单片机和液晶显示屏，系统结构如图1所示。

图1　系统结构图

（1）主控MCU模块

系统的MCU为以ARM Cortex-M3为内核的STM32F103xx单片机，主要进行系统控制和识别算法运算。

（2）摄像头模块

系统中采用带有FIFO的OV7670摄像头模块，该模块具有单片VGA摄像头和影像处理器所有功能的CMOS图像传感器，其VGA图像最高达到30帧/秒。内部的寄存器通过类似于I2C总线的SCCB总线（Serial Camera Control Bus）控制。SCCB总线是由OV公司定义的3线串行摄像头控制总线，可以控制大部分OV系列图像传感器。SCCB也可以工作在2线串行模式（SIO_ C与SIO_D），一条SCCB总线下可以挂载多个从设备，另外SCCB还可以附带一根PWDN用于关闭或者开启从设备系统。

（3）显示屏模块

TFT-LCD即薄膜晶体管液晶显示器，显示分辨率为320×240。由于本次研究使用的OV7670摄像头QVGA的输出刚好与TFLCD模块分辨率一样，所以输出一帧数据就是一幅图像，这样提高速度的同时也不浪费资源。

2.2形状识别算法

本次设计使用摄像头模块QVGA输出（320*240），QVGA模式为RGB565格式。RGB565使用16位表示一个像素，高5位表示R（红色），中间6位表示G（绿色），低5位表示B（蓝色），即编码为RRRRRGGGGGGBBBBB。

由于从OV7670的FIFO中读取到的图像数据为RGB565格式，图像会被杂色干扰，形成一个浓淡分布不均的多值图像，因此首先需要将RGB图像数据进行屏蔽字和移位操作得到分量值，然后在转换为二值图像数据，消除干扰。二值图像中，0级灰度对应于黑色，255级对应于白色。

图像二值化后，可以利用图像的边缘检测方法，检测物体形状，主要是找出黑色像素数据中行和列坐标的最大和最小值，作为图像上、下、左和右的四个边界，然后通过相关算法判断图形形状。

形状的判断是利用图形边缘的坐标点的值确定图形的特征，进而确定图形形状。例如：正方形的形状特征是长等于宽，根据其特征，只需判断长、宽的值相等即可。形状识别算法的中心思想就是利用不同图形的几何特征，判断出形状。

3　系统测试

摄像头模块将采集到的图像送给STM32单片机处理，并进行形状识别，在液晶屏上可以显示灰度图像。这里，我们采用发光二极管表示对应的图形，当检测到相应的图形时，相应的发光二级管被点亮，以提示用户图形形状，现象如图2所示。

图2　形状识别结果

4　总结

本次设计使用STM32芯片搭建了拥有高速处理能力、低成本的硬件平台。把带FIFO芯片的OV7670摄像头模块作为图像数据采集，解决了CPU读取数据速度与外设速度不匹配问题，同时也使得软件设计得到了简化。在本次设计中，经过不断地调试与改进，总结出以下两点经验：

（1）选取的摄像头、STM32的类型要合适。不同类型的摄像头和STM32有各自的适用环境，选择不合适会严重影响采集数据的准确性。

（2）对于不同形状的物体识别方面，出现了识别不成功的现象，因此图像处理、识别有关代码还有待进一步优化。

周雷，男，本科在读，研究方向为图像识别算法。

苏文斌，男，本科在读，研究方向为嵌入式开发。

李鹤（通讯作者），男，沈阳工学院信息与控制学院专业教师，研究方向为人工智能，嵌入式系统开发。

作者简介