Edge Impulse的视觉分类实战：从摄像头花屏到模型部署的踩坑记录上周调试一块OV2640摄像头模组，画面一直偏绿，折腾了三个小时才发现是时钟配置里PCLK极性设反了。这种低级错误在嵌入式视觉项目里太常见了——硬件调通只是开始，真正让人头秃的是把模型塞进MCU的过程。今天这篇笔记，就聊聊用Edge Impulse做视觉分类时那些文档里不会写的坑。数据采集：别信“随便拍几张就行”很多人拿到开发板第一件事就是对着摄像头挥手，拍个二三十张就急着训练。结果模型在实验室跑得欢，换到日光灯下直接崩成狗。我踩过的坑是：光照条件必须覆盖目标场景的极端情况。用Edge Impulse的Data Acquisition页面时，注意那个“Sampling frequency”参数。视觉任务里它对应的是帧率，但实际采集时我习惯手动控制——写个简单的按键触发拍照脚本，每按一次存一张。为什么？因为自动连续采集容易产生大量高度相似的帧，比如你对着一个杯子转圈拍，相邻帧几乎没区别，模型学到的全是冗余特征。代码片段里有个容易忽略的点：// 采集回调函数 - 别这样写staticvoidcamera_callback