1. 课程导论与硬件准备：STM32模型移植概述
各位同学，欢迎来到《STM32模型移植与摄像头采集推理加速实战》的第一章。
说实话，嵌入式AI这几年火得不行。但真正能把一个训练好的神经网络模型，塞进Cortex-M7或者M4内核的芯片里，还能让它流畅跑起来的工程师，其实并不多。我刚开始接触这块的时候，也踩了不少坑——模型量化精度掉了、内存爆了、摄像头采集帧率上不去……这些问题，咱们这门课都会一一拆解。
这一章，我们先搭好地基。把“为什么要做模型移植”、“需要哪些硬件”、“开发环境怎么配”这三个问题讲透。你想想看，地基打不牢，后面再折腾也是白费功夫。
1.1 什么是STM32模型移植？
说白了，就是把PC端训练好的神经网络模型（比如TensorFlow Lite、ONNX、Keras），通过一系列工具链，转换成能在STM32上运行的C代码。这个过程通常包括：模型量化（从float32降到int8）、算子映射、内存优化，最后生成一个静态链接库，跟你的应用代码一起编译。
为什么要做这件事？因为很多场景下，数据不能上传云端——比如工业相机、便携医疗设备、车载边缘节点。你必须在本地、在微瓦级功耗下完成推理。STM32F7/H7系列带DSP和FPU，再加上硬件MAC（乘累加单元），跑轻量级CNN模型完全可行。
1.2 硬件清单：你需要准备什么？
工欲善其事，必先利其器。下面这张表列出了本课程会用到的核心硬件。我建议你按这个清单采购，别图便宜买杂牌——尤其是摄像头和开发板，兼容性问题会让你怀疑人生。
| 硬件 | 推荐型号 | 关键参数 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 开发板 | STM32H743 / STM32F769 | 主频400MHz+，2MB Flash，1MB SRAM | 模型推理主控 |
| 摄像头模块 | OV2640 (200万像素) | UXGA 1600x1200，支持JPEG输出 | 图像采集输入 |
| LCD屏幕 | 3.5寸 480x320 TFT | ILI9488/ILI9341驱动 | 实时显示推理结果 |
| 调试器 | ST-Link V3 / J-Link | SWD接口，支持串口打印 | 代码下载与调试 |
| 电源 | 5V/2A USB供电 | 建议带独立开关 | 稳定供电，避免掉帧 |
1.3 开发环境搭建：STM32CubeIDE + X-CUBE-AI
环境搭建是新手最容易卡住的地方。我按步骤来，你跟着做就行。
1.3.1 安装STM32CubeIDE
STM32CubeIDE是ST官方基于Eclipse的集成开发环境，集成了编译器、调试器、CubeMX配置工具。我个人习惯用1.15.0以上版本，对H7系列支持更好。
- 去ST官网下载STM32CubeIDE安装包（Windows/Linux/macOS都有）。
- 安装时勾选“STM32CubeMX”和“GCC工具链”。
- 安装完成后，打开IDE，在Help -> Manage Embedded Software Packages里更新固件包。
1.3.2 安装X-CUBE-AI扩展包
X-CUBE-AI是ST的AI模型转换工具。它能读取TensorFlow Lite、Keras、ONNX等格式，自动生成针对STM32优化的C代码。
- 在CubeIDE里，点击Help -> Manage Embedded Software Packages。
- 搜索“X-CUBE-AI”，选择最新版本（目前是9.1.0）安装。
- 安装后，在工程右键 -> Properties -> Software Components里就能看到X-CUBE-AI组件。
1.3.3 验证环境：点亮第一颗LED
环境搭好了，咱们写个最简单的程序验证一下。新建一个STM32H743工程，配置PB0为推挽输出，写个延时翻转。
/* main.c - 验证环境 */
#include "main.h"
int main(void)
{
HAL_Init();
SystemClock_Config(); // 配置400MHz主频
MX_GPIO_Init(); // PB0初始化为输出
while (1)
{
HAL_GPIO_TogglePin(GPIOB, GPIO_PIN_0);
HAL_Delay(500); // 500ms翻转一次
}
}编译下载后，如果LED以1Hz频率闪烁，恭喜你——环境通了。接下来就可以开始真正的模型移植之旅了。
1.4 知识体系总览：一张图看懂课程脉络
下面这张SVG图，把整个课程的知识结构画出来了。你可以把它当作地图，随时回来对照。
1.5 本章小结
这一章我们做了三件事：
- 理解了模型移植的本质——把float32模型压缩成int8，塞进MCU里跑。
- 备齐了硬件——STM32H743/F769开发板、OV2640摄像头、LCD屏幕、调试器。
- 搭好了环境——STM32CubeIDE + X-CUBE-AI，并且用LED闪烁验证了工具链。