【1】项目背景

在STM32单片机上调用OV系列摄像头读取实时视频，然后对数据进行分析，分析之后再通过WIFI或者4G网络传输给服务器保存和显示。因为处理数据时，采用的是RGB源数据格式，处理之后的 数据需要通过网络传输，由于RGB源数据占用内存很大，对接下来的网络传输非常不力，严重影响传输速度。所以，需要先将RGB数据压缩成JPG格式再进行传输。

【2】常用的JPGE压缩库

（1）libjpeg库

libjpeg是一个用于处理JPEG图像格式的库。它提供了一组用于压缩和解压缩JPEG图像的函数，可以在各种操作系统上使用。libjpeg是由Independent JPEG Group开发的自由软件，其主要功能包括压缩和解压缩JPEG图像、转换JPEG图像格式以及进行基本颜色空间转换等。许多图像处理应用程序都使用libjpeg库来实现JPEG图像的读取、写入和处理等功能。

（2）TinyJPEG库

TinyJPEG是一个用于处理JPEG图像格式的小型库。它是在libjpeg库的基础上进行了简化和优化，以实现更高效的JPEG压缩和解压缩。TinyJPEG库的主要特点是代码量小、易于集成和使用，并且可以在嵌入式设备等资源受限的环境中运行。由于其小巧、快速和可移植性等特点，TinyJPEG库通常用于低功耗设备、嵌入式系统、移动应用程序等领域，以提供高质量的图像处理能力。

【3】示例代码

TinyJPEG库是一款轻量级的JPEG压缩库，适用于资源受限的嵌入式系统。下面采用STM32F103ZET6作为实验对象，STM32F103ZET6 是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，具有高性能和低功耗的特点。

将RGB565格式的图像压缩成JPEG格式，需要经过以下几个步骤：

1. 将RGB565数据转换为YUV420格式数据。由于JPEG压缩算法基于YUV颜色空间，因此需要先将RGB565数据转换为YUV420格式数据，以便后续处理。
2. 对YUV420数据进行预处理。在进行JPEG压缩前，需要对YUV420数据进行预处理，包括分块、离散余弦变换（DCT）、量化等操作。
3. 进行霍夫曼编码。将预处理后的数据进行霍夫曼编码，以便能够更好地压缩数据。
4. 生成JPEG文件。将编码后的数据写入到JPEG文件中，即可生成JPEG格式的图像数据。

以下是一个示例代码，使用TinyJPEG库将RGB565格式的图像压缩成JPEG格式：

 #include "tiny_jpeg.h"
 ​
 #define WIDTH   320
 #define HEIGHT  240
 #define RGB_BUF_SIZE    (WIDTH * HEIGHT * 2)
 #define JPEG_BUF_SIZE   (WIDTH * HEIGHT)
 ​
 uint8_t rgb_buf[RGB_BUF_SIZE];
 uint8_t jpeg_buf[JPEG_BUF_SIZE];
 ​
 int main(void)
 {
     // 初始化摄像头和LCD等设备
 ​
     // 获取RGB565格式的图像数据
     get_rgb_data(rgb_buf, RGB_BUF_SIZE);
 ​
     // 将RGB565格式的图像数据转换为YUV420格式数据
     uint8_t yuv_buf[WIDTH * HEIGHT * 3 / 2];
     rgb_to_yuv(rgb_buf, WIDTH, HEIGHT, yuv_buf);
 ​
     // 对YUV420格式数据进行预处理
     uint8_t dct_buf[JPEG_BUF_SIZE];
     preprocess(yuv_buf, WIDTH, HEIGHT, dct_buf);
 ​
     // 进行霍夫曼编码
     int jpeg_size = encode(dct_buf, WIDTH, HEIGHT, jpeg_buf, JPEG_BUF_SIZE);
 ​
     // 将压缩后的JPEG数据写入到SD卡或其他存储介质中
     write_jpeg_to_sd_card(jpeg_buf, jpeg_size);
 ​
     while (1) {
         // 主循环，处理其他任务
     }
 }

TinyJPEG库是一款通用的JPEG压缩库，使用时需要根据具体情况进行修改和适配。在具体实现时，还需要考虑图像大小、压缩比率、编码质量等因素，以便更好地满足实际需求。