Arduino 编程对于学习计算机视觉的核心概念没有直接帮助，但在特定场景下可以发挥辅助作用。计算机视觉高度依赖于处理图像或视频流以提取信息，这需要大量的计算能力、内存以及通常的专业库。Arduino 开发板，如 Uno 或 Mega，缺乏处理诸如实时图像分析、目标检测或神经网络推理等任务所需的处理能力（例如，有限的 RAM、时钟速度）和架构。例如，即使是对 640x480 图像执行边缘检测等基本操作，也会超出 Arduino 的资源限制。然而，Arduino 仍然可以为将计算机视觉整合到更大系统中的项目做出贡献。
在处理外围任务或与传感器和执行器接口时，Arduino 在计算机视觉项目中最为有用。例如，Arduino 可以控制摄像头模块来捕获图像，管理数据传输到更强大的设备（如 Raspberry Pi 或 PC），或根据计算机视觉系统的输出触发动作。假设您正在构建一个安防系统：Arduino 可以监控运动传感器并激活摄像头，而另一个独立的设备则处理视频流以检测入侵者。类似地，在机器人领域，Arduino 可以管理电机控制，而配套的计算机则处理基于视觉的导航。这些设置教授了系统集成、实时通信（例如，串行/UART）和软硬件交互等宝贵的技能——所有这些都与在实际应用中部署计算机视觉相关。
虽然 Arduino 不会帮助您学习卷积神经网络或光流等算法，但它可以培养嵌入式编程的基础技能，从而补充计算机视觉工作。例如，使用 ArduCam 等库捕获图像，或编写代码处理传感器数据（例如，超声波距离测量）并结合摄像头视频流，可以巩固调试和优化的习惯。开发人员还可以尝试简单的视觉相关任务，例如使用光敏电阻跟踪亮度变化，或根据传感器颜色数据控制 LED。这些项目强调资源限制和时序——这些都是实时系统中的关键概念。总而言之，Arduino 的作用是辅助性的：它是学习硬件集成和系统设计的工具，而不是学习计算机视觉算法本身，但这些技能在端到端实现中非常有价值。