本文是基于TensorFlow Lite深度学习框架在树莓派主板上应用的分享案例，具体流程包括目标颜色的选取，大概300张照片的标注，4个小时的目标训练，以及最后的测试。最后测试效果不错，不仅对于训练的目标颜色物体识别率很高，且能较准确的识别出非训练物体的颜色。

本文是基于TensorFlow Lite深度学习框架在树莓派主板上应用的分享案例，具体流程包括目标颜色的选取，大概300张照片的标注，4个小时的目标训练，以及最后的测试。最后测试效果不错，不仅对于训练的目标颜色物体识别率很高，且能较准确的识别出非训练物体的颜色。

本文的研究目标是在深入了解颜色识别与追踪相关技术的基础上，设计出了基于OpenCV图像处理的颜色识别方案，基于OpenCV图像处理的颜色识别方案采用高斯滤波、转换HSV空间、形态学处理、掩膜、多边形轮廓拟合等算法完成，颜色识别后的追踪方案为采用PID算法控制二维云台舵机追踪即可（该部分下一篇总结）。整套系统是基于树莓派4B 8G为核心的硬件平台完成。