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STM32 摄像头颜色识别实战：OV7725/OV2640 驱动与算法解析

STM32 结合 OV7725/OV2640 摄像头实现颜色识别。通过 DCMI 接口采集图像数据，利用 DMA 降低 CPU 占用。核心算法采用 RGB 阈值法或 HSV 空间转换，通过设定色相、饱和度及亮度范围筛选目标颜色。代码包含图像预处理、颜色匹配及坐标追踪逻辑，适用于嵌入式视觉跟踪场景。

2177283801发布于 2026/3/23更新于 2026/7/2148 浏览
STM32 摄像头颜色识别实战：OV7725/OV2640 驱动与算法解析

STM32 摄像头颜色识别实战

本文分享如何使用 STM32 单片机配合 OV7725/OV2640 彩色摄像头采集图像数据，并进行分析处理，最终实现颜色的识别和检测。

一、什么是颜色识别

颜色识别（Color Recognition）是一种通过分析图像中像素的颜色信息来区分特定颜色的技术。它通常用于图像处理领域，通过将图像的每个像素或区域的颜色信息与预设标准进行比较，从而判断该区域属于何种颜色。

1. 图像采集识别的基本概念

像素（Pixel）

像素是图像中最小的单元，代表图像的基本组成部分。每个像素包含颜色信息，通常是 RGB（红、绿、蓝）或灰度值。图像由多个像素按矩阵排列而成，分辨率通常以宽度和高度的像素数表示，例如 1920x1080。

分辨率（Resolution）

分辨率表示图像的细节水平，指水平和垂直方向上的像素数。分辨率越高，图像包含的信息越多，细节越清晰。常见的如 HD（1280x720）和 FHD（1920x1080）。

帧率（Frame Rate）

帧率是指每秒钟显示的图像帧数，单位为 FPS。在动态视频处理中，帧率越高，画面越流畅。常见标准包括电影制作的 24 FPS、电视广播的 30 FPS 以及游戏视频的 60 FPS。

颜色深度（Color Depth）

颜色深度指每个像素所能表示颜色的位数。8 位颜色可表示 256 种颜色；24 位真彩色由 RGB 三种颜色的 8 位组成，可显示约 1677 万种颜色；32 位则通常包含 24 位颜色加 8 位透明度通道。

图像处理（Image Processing）

图像处理是对图像进行算法处理的过程，用于增强、分析或转换数据。常见技术包括去噪、对比度调整、边缘检测（如 Sobel、Canny）及图像分割。

图像采集设备

包括静态相机、动态摄像头模块及深度相机。摄像头模块通常用于获取连续帧图像数据，支持视频录制。

亮度与色度

亮度表示明暗程度，色度描述颜色信息（色调和饱和度）。在某些格式中，两者分开存储有助于高效压缩。

图像编码与压缩

压缩用于减少文件大小。无损压缩（如 PNG）可恢复原图，有损压缩（如 JPEG）会丢失部分数据但大幅减小体积。

图像识别

利用计算机视觉技术从图像中提取目标特征，包括分类、检测等。卷积神经网络（CNN）是其中广泛应用的技术。

延迟（Latency）

指图像采集到结果输出的时间差。在自动驾驶、视频监控等实时应用中，低延迟至关重要。

二、OV7725 简介

OV7725 是一款 VGA（640x480）分辨率的 CMOS 图像传感器，支持彩色图像采集。

基本特性

  • 分辨率：支持 VGA（640x480），适合低分辨率视觉应用。
  • 传感器类型：CMOS 技术，低功耗且成本低。
  • 像素尺寸：3.6 µm，低光照下表现较好。
  • 输出格式：支持 YUV422 和 RGB565。

主要特点

具备自动曝光控制（AEC）、自动白平衡（AWB）、自动亮度控制（AGC）及动态范围控制（DRC），能在不同光照条件下保持图像质量，并具备一定的噪声抑制能力。

输出接口

  • Parallel 接口：8 位并行输出，速度快，适合高带宽需求。
  • I2C 接口：用于配置传感器参数，简化连接。

三、单片机如何驱动 OV7725

关于具体的代码驱动细节较多，这里重点讲解两种主要的硬件接口方式及其差异。

1. GPIO 驱动

GPIO（通用输入输出）可用于基本的控制和数据交互。在 OV7725 驱动中，GPIO 涉及复位信号、电源使能、同步信号（VSYNC/HSYNC）及像素数据传输。时钟信号（PCLK）也通过 GPIO 生成。

局限性：

  • 性能限制：频率较低，传输速率受限，不适合高分辨率或高帧率应用。
  • 资源消耗：占用大量 MCU 引脚，影响其他功能。

2. DCMI 驱动

DCMI（Digital Camera Memory Interface）是 STM32 等微控制器中专门用于连接图像传感器的硬件接口。

优势：

  • 高效传输：专为高速图像数据传输设计，支持 DMA 直接内存访问，不占用 CPU 资源。
  • 自动化：自动管理时序和数据流，稳定性高。
  • 多格式支持：支持 RGB、YCbCr 等多种格式。
特性GPIO 驱动DCMI 驱动
功能简单信号控制、低速传输高效图像数据传输、支持 DMA
接口GPIO 引脚专用数字摄像头接口
速率受限，适合低分辨率高速，适合高分辨率
CPU 占用较高较低
场景简单模块、低速采集高清视频、高性能采集

四、颜色识别的步骤和原理

接下来详细讲解颜色识别的算法逻辑和实现步骤。

1. RGB 阈值法

RGB 阈值法通过设定每个颜色通道（R、G、B）的数值范围来识别颜色。每个像素用 (R, G, B) 表示，分量值通常在 0 到 255 之间。

原理： 预设阈值范围来判断颜色。例如识别红色：R 大于某阈值，G 和 B 小于某阈值。

实现步骤：

  1. 硬件连接：确保 STM32 与 OV7725 正确连接，配置 DCMI 接口。
  2. 捕获数据：使用 DCMI 驱动捕获图像，通过 DMA 传输到内存。
  3. 遍历处理：读取像素值，提取 RGB 分量。
  4. 阈值匹配：比较像素值与预设范围。
// 假设已捕获并存储了图像数据到内存（例如：frame_buffer）
void process_image(uint16_t *frame_buffer, uint32_t width, uint32_t height) {
    for (uint32_t y = 0; y < height; y++) {
        for (uint32_t x = 0; x < width; x++) {
            uint16_t pixel = frame_buffer[y * width + x];
            // 提取 RGB 分量（假设图像格式为 RGB565）
            uint8_t R = (pixel >> 11) & 0x1F;
            uint8_t G = (pixel >> 5) & 0x3F;
            uint8_t B = pixel & 0x1F;
            
            // 将 RGB 分量转换为 8 位
            R = (R * 255) / 31;
            G = (G * 255) / 63;
            B = (B * 255) / 31;
            
            // 判断是否属于某个颜色范围（例如识别红色）
            if (R > 200 && G < 100 && B < 100) {
                // 如果符合红色范围，执行某些操作
            }
        }
    }
}

示例配置：

  • 红色：R: [200, 255], G: [0, 100], B: [0, 100]
  • 绿色：R: [0, 100], G: [200, 255], B: [0, 100]
  • 蓝色：R: [0, 100], G: [0, 100], B: [200, 255]

2. HSV 空间转换

HSV（色相、饱和度、明度）空间更接近人类感知，对光照变化更鲁棒。

  • 色相（H）：0°~360°，代表颜色种类。
  • 饱和度（S）：0%~100%，代表纯度。
  • 明度（V）：0%~100%，代表亮度。

RGB 到 HSV 转换公式： 需先将 RGB 归一化至 0~1，计算最大值、最小值及色差，再根据公式推导 H、S、V。

实现步骤：

  1. 图像遍历：获取每个像素的 RGB 值。
  2. 空间转换：调用转换函数得到 HSV 值。
  3. 定义范围：设定目标颜色的 H、S、V 区间。
  4. 判断标记：若像素值在范围内，标记为目标颜色。
void RGB_to_HSV(uint8_t R, uint8_t G, uint8_t B, float *H, float *S, float *V) {
    float r = R / 255.0f;
    float g = G / 255.0f;
    float b = B / 255.0f;
    float Cmax = fmaxf(fmaxf(r, g), b);
    float Cmin = fminf(fminf(r, g), b);
    float delta = Cmax - Cmin;

    // 计算色相
    if (delta == 0) { *H = 0; }
    else if (Cmax == r) { *H = 60 * fmodf(((g - b) / delta), 6); }
    else if (Cmax == g) { *H = 60 * (((b - r) / delta) + 2); }
    else { *H = 60 * (((r - g) / delta) + 4); }
    if (*H < 0) { *H += 360; }

    // 计算饱和度
    if (Cmax == 0) { *S = 0; }
    else { *S = (delta / Cmax) * 100; }

    // 计算明度
    *V = Cmax * 100;
}

void identify_color_with_HSV(uint16_t *frame_buffer, uint32_t width, uint32_t height) {
    for (uint32_t y = 0; y < height; y++) {
        for (uint32_t x = 0; x < width; x++) {
            uint16_t pixel = frame_buffer[y * width + x];
            uint8_t R = (pixel >> 11) & 0x1F;
            uint8_t G = (pixel >> 5) & 0x3F;
            uint8_t B = pixel & 0x1F;
            
            float H, S, V;
            RGB_to_HSV(R * 255 / 31, G * 255 / 63, B * 255 / 31, &H, &S, &V);
            
            // 判断是否为红色：H 在 [0, 10] 或 [350, 360]，S 和 V 都在 [50, 100]
            if ((H >= 0 && H <= 10 || H >= 350 && H <= 360) && S >= 50 && V >= 50) {
                frame_buffer[y * width + x] = 0xF800; // 标记为红色
            }
        }
    }
}

3. 颜色滤波器

颜色滤波器基于颜色空间转换与筛选，提取特定颜色区域。常用 RGB 和 HSV 空间，其中 HSV 更适合滤波。

工作流程：

  1. 读取图像：加载数据到内存。
  2. 转换空间：RGB 转 HSV。
  3. 设定范围：定义感兴趣的颜色区间。
  4. 像素检测：遍历像素，判断是否在范围内。
  5. 输出结果：保留符合条件的像素，过滤背景。

五、代码工程开源

以下是 STM32 单片机驱动摄像头对颜色识别的关键代码片段，整体工程逻辑参考以下结构。

EasyTracer_color.h

#ifndef EASY_TRACERED_H
#define EASY_TRACERED_H
#define IMG_X 0
#define IMG_Y 0
#define IMG_W 240
#define IMG_H 300
#define ALLOW_FAIL_PER 3
#define ITERATE_NUM 7

typedef struct{
    unsigned char H_MIN;
    unsigned char H_MAX;
    unsigned char S_MIN;
    unsigned char S_MAX;
    unsigned char L_MIN;
    unsigned char L_MAX;
    unsigned int WIDTH_MIN;
    unsigned int HIGHT_MIN;
    unsigned int WIDTH_MAX;
    unsigned int HIGHT_MAX;
}TARGET_CONDI;

typedef struct{
    unsigned int x;
    unsigned int y;
    unsigned int w;
    unsigned int h;
}RESULT;

int Trace(const TARGET_CONDI *Condition, RESULT *Resu);
#endif

EasyTracer_color.c

#include "EasyTracer_color.h"
#include "LCD.h"
#define min3v(v1, v2, v3) ((v1)>(v2)? ((v2)>(v3)?(v3):(v2)):((v1)>(v3)?(v3):(v1)))
#define max3v(v1, v2, v3) ((v1)<(v2)? ((v2)<(v3)?(v3):(v2)):((v1)<(v3)?(v3):(v1)))

/* 数据类型备注（STM32F4）：
   typedef unsigned char uint8_t; u8
   typedef unsigned short int uint16_t; u16
   typedef unsigned int uint32_t; u32
*/

// RGB 颜色格式结构体
typedef struct {
    unsigned char red;
    unsigned char green;
    unsigned char blue;
}COLOR_RGB;

// 色相 (H)、饱和度 (S)、明度 (L) 颜色格式结构体
typedef struct {
    unsigned char hue;
    unsigned char saturation;
    unsigned char luminance;
}COLOR_HSL;

// 搜索图像窗口区域
typedef struct {
    unsigned int X_Start;
    unsigned int X_End;
    unsigned int Y_Start;
    unsigned int Y_End;
}SEARCH_AREA;

extern unsigned short LCD_ReadPoint(unsigned short x,unsigned short y);

static void ReadColor(unsigned int x,unsigned int y,COLOR_RGB *Rgb) {
    unsigned short C16;
    C16 = LCD_ReadPoint(x,y);
    Rgb->red = (unsigned char)((C16&0xf800)>>8);
    Rgb->green = (unsigned char)((C16&0x07e0)>>3);
    Rgb->blue = (unsigned char)((C16&0x001f)<<3);
}

static void RGBtoHSL(const COLOR_RGB *Rgb, COLOR_HSL *Hsl) {
    int h,s,l,maxVal,minVal,difVal;
    int r = Rgb->red;
    int g = Rgb->green;
    int b = Rgb->blue;
    maxVal = max3v(r, g, b);
    minVal = min3v(r, g, b);
    difVal = maxVal-minVal;
    l = (maxVal+minVal)*240/255/2;
    if(maxVal == minVal){
        h = 0; s = 0;
    } else {
        if(maxVal==r) {
            if(g>=b) h = 40*(g-b)/(difVal);
            else h = 40*(g-b)/(difVal) + 240;
        } else if(maxVal==g) h = 40*(b-r)/(difVal) + 80;
        else if(maxVal==b) h = 40*(r-g)/(difVal) + 160;
        if(l == 0) s=0;
        else if(l<=120) s = (difVal)*240/(maxVal+minVal);
        else s = (difVal)*240/(511 - (maxVal+minVal));
    }
    Hsl->hue = (unsigned char)(((h>240)? 240 : ((h<0)?0:h)));
    Hsl->saturation = (unsigned char)(((s>240)? 240 : ((s<0)?0:s)));
    Hsl->luminance = (unsigned char)(((l>240)? 240 : ((l<0)?0:l)));
}

static int ColorMatch(const COLOR_HSL *Hsl,const TARGET_CONDI *Condition) {
    if( Hsl->hue > Condition->H_MIN && Hsl->hue < Condition->H_MAX &&
        Hsl->saturation > Condition->S_MIN && Hsl->saturation < Condition->S_MAX &&
        Hsl->luminance > Condition->L_MIN && Hsl->luminance < Condition->L_MAX )
        return 1;
    else return 0;
}

static int SearchCentre(unsigned int *x,unsigned int *y,const TARGET_CONDI *Condition,const SEARCH_AREA *Area) {
    unsigned int SpaceX,SpaceY,i,j,k,FailCount=0;
    COLOR_RGB Rgb;
    COLOR_HSL Hsl;
    SpaceX = Condition->WIDTH_MIN/3;
    SpaceY = Condition->HIGHT_MIN/3;
    for(i=Area->Y_Start;i<Area->Y_End;i+=SpaceY){
        for(j=Area->X_Start;j<Area->X_End;j+=SpaceX){
            FailCount=0;
            for(k=0;k<SpaceX+SpaceY;k++){
                if(k<SpaceX) ReadColor(j+k,i+SpaceY/2,&Rgb);
                else ReadColor(j+SpaceX/2,i+(k-SpaceX),&Rgb);
                RGBtoHSL(&Rgb,&Hsl);
                if(!ColorMatch(&Hsl,Condition)) FailCount++;
                if(FailCount>((SpaceX+SpaceY)>>ALLOW_FAIL_PER)) break;
            }
            if(k==SpaceX+SpaceY){
                *x = j+SpaceX/2;
                *y = i+SpaceY/2;
                return 1;
            }
        }
    }
    return 0;
}

static int Corrode(unsigned int oldx,unsigned int oldy,const TARGET_CONDI *Condition,RESULT *Resu) {
    unsigned int Xmin,Xmax,Ymin,Ymax,i,FailCount=0;
    COLOR_RGB Rgb;
    COLOR_HSL Hsl;
    for(i=oldx;i>IMG_X;i--){
        ReadColor(i,oldy,&Rgb);
        RGBtoHSL(&Rgb,&Hsl);
        if(!ColorMatch(&Hsl,Condition)) FailCount++;
        if(FailCount>(((Condition->WIDTH_MIN+Condition->WIDTH_MAX)>>2)>>ALLOW_FAIL_PER)) break;
    }
    Xmin=i;
    FailCount=0;
    for(i=oldx;i<IMG_X+IMG_W;i++){
        ReadColor(i,oldy,&Rgb);
        RGBtoHSL(&Rgb,&Hsl);
        if(!ColorMatch(&Hsl,Condition)) FailCount++;
        if(FailCount>(((Condition->WIDTH_MIN+Condition->WIDTH_MAX)>>2)>>ALLOW_FAIL_PER)) break;
    }
    Xmax=i;
    FailCount=0;
    for(i=oldy;i>IMG_Y;i--){
        ReadColor(oldx,i,&Rgb);
        RGBtoHSL(&Rgb,&Hsl);
        if(!ColorMatch(&Hsl,Condition)) FailCount++;
        if(FailCount>(((Condition->HIGHT_MIN+Condition->HIGHT_MAX)>>2)>>ALLOW_FAIL_PER)) break;
    }
    Ymin=i;
    FailCount=0;
    for(i=oldy;i<IMG_Y+IMG_H;i++){
        ReadColor(oldx,i,&Rgb);
        RGBtoHSL(&Rgb,&Hsl);
        if(!ColorMatch(&Hsl,Condition)) FailCount++;
        if(FailCount>(((Condition->HIGHT_MIN+Condition->HIGHT_MAX)>>2)>>ALLOW_FAIL_PER)) break;
    }
    Ymax=i;
    Resu->x = (Xmin+Xmax)/2;
    Resu->y = (Ymin+Ymax)/2;
    Resu->w = Xmax-Xmin;
    Resu->h = Ymax-Ymin;
    if( ((Xmax-Xmin)>(Condition->WIDTH_MIN)) && ((Ymax-Ymin)>(Condition->HIGHT_MIN)) &&
        ((Xmax-Xmin)<(Condition->WIDTH_MAX)) && ((Ymax-Ymin)<(Condition->HIGHT_MAX)) )
        return 1;
    else return 0;
}

int Trace(const TARGET_CONDI *Condition,RESULT *Resu) {
    unsigned int i;
    static unsigned int x0,y0,flag=0;
    static SEARCH_AREA Area={IMG_X,IMG_X+IMG_W,IMG_Y,IMG_Y+IMG_H};
    RESULT Result;
    if(flag==0){
        if(SearchCentre(&x0,&y0,Condition,&Area)) flag=1;
        else {
            Area.X_Start= IMG_X ; Area.X_End = IMG_X+IMG_W ;
            Area.Y_Start= IMG_Y ; Area.Y_End = IMG_Y+IMG_H ;
            if(SearchCentre(&x0,&y0,Condition,&Area)){ flag=1; return 1; }
            else { flag=0; return 0; }
        }
    }
    Result.x = x0;
    Result.y = y0;
    for(i=0;i<ITERATE_NUM;i++) Corrode(Result.x,Result.y,Condition,&Result);
    if(Corrode(Result.x,Result.y,Condition,&Result)){
        x0=Result.x; y0=Result.y;
        Resu->x=Result.x; Resu->y=Result.y;
        Resu->w=Result.w; Resu->h=Result.h;
        flag=1;
        Area.X_Start= Result.x - ((Result.w)<<1);
        Area.X_End = Result.x + ((Result.w)<<1);
        Area.Y_Start= Result.y - ((Result.h)<<1);
        Area.Y_End = Result.y + ((Result.h)<<1);
        return 1;
    } else{
        flag=0; return 0;
    }
}

rgb565.c

#include <rgb565.h>
#include "EasyTracer_color.h"
#include "lcd.h"
const u8*EFFECTS_TBL[7]={"Normal","Negative","B&W","Redish","Greenish","Bluish","Antique"};

int x=0,y=0;
TARGET_CONDI Conditionred={215,240,20,240,30,160,15,15,200,200};
RESULT Resured;
u8 ov_frame=0;

void rgb565_test(void) {
    OV2640_RGB565_Mode();
    My_DCMI_Init();
    DCMI_DMA_Init((u32)&LCD->LCD_RAM,1,DMA_MemoryDataSize_HalfWord,DMA_MemoryInc_Disable);
    OV2640_OutSize_Set(240,300);
    DCMI_Start();
    while(1){ delay_ms(10); }
}

void DCMI_IRQHandler(void) {
    if(DCMI_GetITStatus(DCMI_IT_FRAME)==SET){
        DCMI_Stop();
        if(Trace(&Conditionred,&Resured)){
            LCD_Fill(Resured.x-Resured.w/2,Resured.y-Resured.h/2,Resured.x+Resured.w/2,Resured.y-Resured.h/2+1,0xf800);
            LCD_Fill(Resured.x-Resured.w/2,Resured.y-Resured.h/2,Resured.x-Resured.w/2+1,Resured.y+Resured.h/2,0xf800);
            LCD_Fill(Resured.x-Resured.w/2,Resured.y+Resured.h/2,Resured.x+Resured.w/2,Resured.y+Resured.h/2+1,0xf800);
            LCD_Fill(Resured.x+Resured.w/2,Resured.y-Resured.h/2,Resured.x+Resured.w/2+1,Resured.y+Resured.h/2,0xf800);
            LCD_Fill(Resured.x-2,Resured.y-2,Resured.x+2,Resured.y+2,0xf800);
            x=Resured.x; y=Resured.y;
        }
        ov_frame++;
        DCMI_Start();
        DCMI_ClearITPendingBit(DCMI_IT_FRAME);
        LED1=!LED1;
    }
}

void TIM3_IRQHandler(void) {
    if(TIM_GetITStatus(TIM3,TIM_IT_Update)==SET){
        printf("framerate is %d \r\n",ov_frame);ov_frame=0;
        printf("x is %d ，y is %d \r\n",x,y);
    }
    TIM_ClearITPendingBit(TIM3,TIM_IT_Update);
}

目录

  1. STM32 摄像头颜色识别实战
  2. 一、什么是颜色识别
  3. 1. 图像采集识别的基本概念
  4. 像素（Pixel）
  5. 分辨率（Resolution）
  6. 帧率（Frame Rate）
  7. 颜色深度（Color Depth）
  8. 图像处理（Image Processing）
  9. 图像采集设备
  10. 亮度与色度
  11. 图像编码与压缩
  12. 图像识别
  13. 延迟（Latency）
  14. 二、OV7725 简介
  15. 基本特性
  16. 主要特点
  17. 输出接口
  18. 三、单片机如何驱动 OV7725
  19. 1. GPIO 驱动
  20. 2. DCMI 驱动
  21. 四、颜色识别的步骤和原理
  22. 1. RGB 阈值法
  23. 2. HSV 空间转换
  24. 3. 颜色滤波器
  25. 五、代码工程开源
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