OpenCV，全称为Open Source Computer Vision Library，是一个强大的计算机视觉和机器学习库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它支持多种编程语言，包括C++、Python、Ruby等，并且可以在Linux、Windows、Android以及Mac OS等操作系统上运行。OpenCV的核心特点是其轻量级和高效性，由C函数和C++类组成，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。 在ESP32和ESP32S3这样的微控制器上移植OpenCV，意味着我们可以将高级的图像处理技术应用于嵌入式系统，例如物联网(IoT)设备。ESP32S3是Espressif Systems推出的一款集成了Wi-Fi和蓝牙功能的SoC，适用于移动设备、可穿戴设备和智能家居等场景。与ESP32相比，ESP32S3具有双核CPU，更加强大的处理能力，特别是对于图像处理任务，其中Core0用于处理Wi-Fi数据传输，而Core1则专注于视觉处理任务。 移植OpenCV到ESP32S3时，硬件电路设计至关重要。考虑到内存需求，通常会选用内置8MB Flash和8MB SPI RAM的模块。此外，选用如OV2640这样的摄像头模块作为输入源，以及一个240x240 LCD屏幕用于实时显示图像处理结果，便于调试。这样的开发板在电商平台上可以找到，搜索关键词“esp32s3 opencv”即可。 移植过程中，软件部分的实现包括目标检测和颜色识别。在目标检测示例中，首先将RGB565格式的图像转换为灰度图像，然后进行二值化处理，以便更容易地识别目标。使用的OpenCV函数包括`cvtColor()`和`threshold()`。二值化后的图像能够清晰地突出目标物体。 对于颜色识别，如果图像格式为JPEG，可以直接在LCD屏幕上显示。如果不是，则可以读取像素值进行分析。例如，使用`Mat::at()`函数获取指定位置的像素RGB值，从而实现颜色识别。开发板提供的DEMO源代码可以通过ESP-IDF（Espressif IoT Development Framework）进行编译和运行。 将OpenCV移植到ESP32S3这样的微控制器上，可以实现低功耗、高性能的图像处理解决方案，这对于物联网应用尤其有价值。通过无线Wi-Fi传输识别结果，可以构建远程监控、智能安全系统等创新应用。这种移植不仅扩展了OpenCV的应用范围，也为嵌入式系统开发带来了新的可能性。

蓝桥杯python Micropython for esp32s3 st7735 TFT显示屏驱动、st7789 TFT显示屏驱动、支持中文字符显示

文件说明：小智AI-v1.5.2-立创实战派ESP32S3固件，支持微信聊天页面 烧录参数：查阅 flash_project_args 文件，详细介绍了每个 bin 烧录的地址 使用方式：使用命令行烧录或者使用flash download tool烧录 技术支持：私信博主，看到会回复

ESP32S3 二维码识别 ,摄像头对准二维码 屏幕上即可出现对应解析出来的二维码数据,并在串口打印出二维码数据。占用了较多RAM 所以需要N8R8模组的才能用，速度大概100ms一次，支持 ov2640,ov3660,ov5640,ov7670,ov7725的摄像头，可接ili9341，ili9481，ili9488，st7789，st7796s，st7735s，hx8357，ili9486，sh1107，ssd1306，FT81x，il3820，ra8875，GC9A01，jd79653a，uc8151d，ili9163c等型号的显示屏。

MicroPython v1.20.0-710-g78abbb148-dirty on 2024-04-11; ESP32S3 module (spiram octal) with ESP32S3 根据 https://github.com/lvgl/lv_micropython 最新 v1.20.0版本编译固件支持esp32s3 flash16Mb 构建日期2024-04-11 支持lvgl 16位色深

esp32s3 n8r8的lvgl micropython固件，32色（注意：16色屏幕无法使用）

esp32s3的lvgl micropython固件，32色（注意：16色屏用不了）

esp32s3 n8r16 micropython+lvgl固件支持16位色彩

esp32s3驱动max30102显示心率血氧

esp32S3 驱动SD卡和扬声器，播放SD卡里的音乐