PROJ-002：嵌入式图像采集与分析仪
项目类型：🥇 旗舰项目（展会级） 预计周期：30 天（3-4 个月） 技术栈：C++ + Qt + OpenCV + V4L2 + ZBar 难度：⭐⭐⭐⭐⭐ 状态：📋 待开始
📋 项目概述
核心亮点
摄像头静态拍照 + OpenCV 离线分析，规避视频流，深挖图像处理能力。
现场对准物体拍照，屏幕立刻显示边缘/颜色分析结果，直观震撼。
功能特性
- 采集层：V4L2 驱动控制摄像头，触发式单帧采集（非连续流）
- 分析功能：边缘检测 / 颜色识别 / 直方图均衡 / 二维码解析（ZBar） / 尺寸测量
- Qt 界面：左侧原图预览，右侧分析结果图，底部参数调节滑块，工具栏选择算法
- 存储功能：分析结果 + 原图保存到 SD 卡，支持历史记录浏览
- 网络功能：WiFi 将图片和分析报告上传到 FTP / HTTP 服务器
- 驱动亮点：V4L2 MMAP 零拷贝、YUV→RGB 软件转换优化、触摸屏驱动调优
🛠️ 技术栈
硬件层
- 摄像头：OV5640 / OV2640 / USB 摄像头
- 存储：SD 卡 / eMMC
- 网络：WiFi 模块（可选）
软件层
V4L2：
- Video4Linux2 API
- MMAP 零拷贝
- 单帧采集
- 格式转换（YUV→RGB）
OpenCV：
- 边缘检测（Canny）
- 颜色识别（HSV）
- 直方图均衡化
- 尺寸测量
- 图像滤波
ZBar：
- 二维码识别
- 条形码识别
Qt 应用：
- Qt Widgets
- QImage/QPixmap
- 文件操作
- 网络上传
📐 系统架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Qt 应用层 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 图像采集 │ 图像分析 │ 结果显示 │ 存储/上传 │
│ - V4L2 - OpenCV - QImage - 文件系统 │
│ - 预览 - ZBar - 绘图 - 网络上传 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Linux 内核层 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ V4L2 驱动 │ 摄像头驱动 │ DMA │ 存储驱动 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 硬件层 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ OV5640 摄像头 │ SD 卡 │ WiFi 模块（可选） │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘📝 开发计划
第一阶段：V4L2 图像采集（7 天）
任务：
- [ ] 配置摄像头设备树
- [ ] 编写 V4L2 采集代码
- [ ] 实现 MMAP 零拷贝
- [ ] 实现 YUV→RGB 转换
- [ ] 实现单帧触发采集
- [ ] 测试图像采集
验收标准：
- 可以正确采集图像
- 图像清晰无噪点
- 转换效率高
- 支持多种分辨率
第二阶段：OpenCV 图像分析（10 天）
任务：
- [ ] 移植 OpenCV 到 IMX6ULL
- [ ] 实现边缘检测（Canny）
- [ ] 实现颜色识别（HSV）
- [ ] 实现直方图均衡化
- [ ] 实现尺寸测量
- [ ] 集成 ZBar 二维码识别
- [ ] 测试所有算法
验收标准：
- 所有算法正常工作
- 处理速度可接受
- 结果准确
- 内存占用合理
第三阶段：Qt 界面开发（8 天）
任务：
- [ ] 设计 UI 界面
- [ ] 实现图像预览
- [ ] 实现结果显示
- [ ] 实现参数调节滑块
- [ ] 实现工具栏和算法选择
- [ ] 实现历史记录浏览
- [ ] 测试界面交互
验收标准：
- UI 美观易用
- 响应迅速
- 操作流畅
- 触摸屏支持良好
第四阶段：存储和网络功能（5 天）
任务：
- [ ] 实现图片保存到 SD 卡
- [ ] 实现分析报告保存
- [ ] 实现历史记录管理
- [ ] 实现 WiFi 上传到 FTP/HTTP
- [ ] 测试存储和网络功能
验收标准：
- 文件保存正常
- 上传稳定
- 支持批量操作
- 错误处理完善
🎯 展会演示方案
互动场景
边缘检测演示：
- 对准简单物体（如杯子）
- 点击拍照
- 屏幕显示边缘检测结果
- 观众可以看到轮廓提取
颜色识别演示：
- 对准彩色物体（如水果）
- 选择颜色识别算法
- 屏幕显示识别结果
- 可以调节阈值参数
二维码识别演示：
- 对准二维码
- 点击识别
- 屏幕显示解码内容
- 观众可拿出手机二维码测试
尺寸测量演示：
- 对准已知物体（如硬币）
- 选择测量工具
- 屏幕显示尺寸测量结果
- 可以测量任意物体
硬件准备
- IMX6ULL 开发板 x 1
- OV5640 摄像头 x 1
- SD 卡 x 1
- WiFi 模块 x 1（可选）
- LCD 显示屏 x 1
- 测试用物体（杯子、水果、二维码打印件等）
📊 数据流
摄像头 → V4L2 驱动 → YUV 图像 → RGB 转换 → OpenCV 分析 → 结果显示
↓
保存到 SD 卡
↓
WiFi 上传（可选）🔗 相关资源
- V4L2 文档：https://www.kernel.org/doc/html/latest/userspace-api/media/v4l/v4l2.html
- OpenCV 文档：https://docs.opencv.org/
- ZBar 文档：https://zbar.sourceforge.net/
- Qt 图像处理：https://doc.qt.io/qt-6/qimage.html
📚 参考资料
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