基于ARM和OpenCV的图像识别实践平台

二维码检测的思路拆解，DNN 模块的实际落地，还有车牌提取的细节，这些东西结合在一块，蛮适合练手的一个小平台。内容不啰嗦，比较聚焦在OpenCV和ARM 平台上的实际应用，适合想从图像识别打基础的前端开发者或者跨界玩玩图像算法的同学。嗯，里面不止讲理论，代码层层展开，像二维码定位这种老大难问题也讲得比较清楚，属于能直接上手的那种。

二维码检测的部分，主要聚焦在图像中如何快速准确地找出二维码位置。用的是OpenCV那套图像预套路：灰度、二值化、轮廓提取这些，手法不花但还挺实用。

车牌提取那块也挺有意思，从定位、裁剪到预，全流程走了一遍。像用到的形态学操作，细节得还蛮讲究的。你要是碰上字符粘连、背景干扰，这些技巧就派上用场了。

DNN 模块部分偏向入门，怎么用 OpenCV 封装的 DNN 接口去跑图像分类或目标检测模型。虽然不是训练模型的内容，但像调用cv::dnn::readNet、设置输入尺寸这些，都比较实用，适合初学者拿来跑一跑模型感受下。

如果你想直接上手试试，这几个资源推荐你看看：opencv 二维码识别、C++版本的定位二维码、还有JS 识别二维码也不错，适合前端转图像方向的同学。

如果你平时做前端但想摸摸图像识别的边，或者想找点小项目练练嵌入式+CV，那这个案例挺合适的。建议有空跑跑代码，光看不练有点可惜。