机器视觉近年来发展迅速,受到各国研究人员的关注。基于视觉的手写数字识别与目标追踪技术一直是机器视觉领域的热门课题。本文以RoboMaster比赛为背景,在嵌入式微型处理器NUC7i7BNH的条件下,通过单目摄像头进行图像采集,对采集图像进行处理,完成对手写数字的识别和单目标的追踪。利用棋盘标定法对图像采集系统中USB摄像头进行标定实验,并对采集的图像进行灰度化、滤波、增强对比度和图像二值化处理。其中,选用最大熵法对图像进行二值化处理,并根据数字面板的特殊性,对其进行改进,得到清晰的二值化图像。通过研究经典的目标定位算法和数字面板的特征,改进经典的目标定位方法。提出基于边缘和几何关系相结合的目标定位算法,通过实验验证该算法对目标识别定位的准确性。采用支持向量机的方法对手写数字进行识别,通过对样本进行一对一训练方法来解决多分类问题,并利用5-CV进行交叉验证。将不同核函数进行对比实验,采用径向基核函数,并对其进行参数修改,提高识别率。在传统颜色识别算法的基础上,提出一种基于改进颜色识别与阈值分割相结合的方法,将运动目标检测并识别出来。在STM32单片机中进行C语言编写控制程序,利用PID算法控制电机,完成对目标的追踪任务。