Grayskull: 为嵌入式系统打造的微型计算机视觉库

### Grayskull: 为嵌入式系统打造的微型计算机视觉库

`zserge/grayskull` 是一个在 GitHub 上的开源项目，它是一个极简的、无依赖的计算机视觉库。 该项目专为微控制器（MCU）、无人机、机器人等计算资源极其有限的设备而设计。 它的核心目标是在仅有几千字节的代码空间内，提供实用且现代的计算机视觉算法。

该项目由纯 C99 语言编写，并以单个头文件的形式提供，代码量不足 1000 行，这使得它非常易于集成到任何 C/C++ 项目中。

#### 核心设计哲学

Grayskull 的开发严格遵循以下原则，以确保其在嵌入式环境中的适用性：

*   **极简与轻量**：整个库只有一个头文件，代码量极小，非常适合内存和存储空间有限的设备。
*   **零外部依赖**：不依赖任何外部库，做到了真正的“即插即用”。
*   **纯 C99 实现**：使用标准的 C99 语言，不涉及 C++，保证了最大的兼容性和最小的开销。
*   **无动态内存分配**：在设计上避免了 `malloc`/`free` 等动态内存操作，这对于实时性和内存确定性要求高的嵌入式系统至关重要。
*   **整数运算优先**：算法主要基于整数运算，以适应没有强大浮点运算单元（FPU）的低功耗处理器。
*   **专注于灰度图像**：为了简化计算和减少内存占用，该库专注于处理灰度图像。

#### 主要功能

尽管体积微小，Grayskull 却提供了一系列强大而实用的计算机视觉功能：

*   **基础图像处理**：支持图像的复制、裁剪、双线性插值缩放和下采样。
*   **图像滤波**：包含高斯模糊（Blur）和 Sobel 边缘检测等常用滤波器。
*   **阈值处理**：支持全局阈值、Otsu 自适应阈值和局部自适应阈值方法。
*   **形态学操作**：实现了图像的腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）。
*   **几何与分析**：能够进行连通分量分析和透视变换校正。
*   **特征提取与跟踪**：实现了 FAST 关键点检测和 ORB 描述子，可用于物体跟踪。
*   **目标检测**：支持 LBP（Local Binary Patterns）级联检测器，可用于人脸或车辆等物体的识别。
*   **图像 I/O**：提供了读取和写入 PGM (Portable Graymap) 图像格式的实用工具。

总而言之，`zserge/grayskull` 是一个非常出色的项目，它成功地将计算机视觉的能力带到了以往因资源限制而无法企及的微型设备上。对于从事嵌入式系统、物联网或机器人开发的工程师来说，这是一个无需引入庞大的 OpenCV 库就能实现智能视觉功能的理想选择。该项目采用 MIT 许可，可以自由地用于学术研究和商业产品中。