下面这 3 点都能做，但关键在于你说的 “Himax” 是哪一类：纯图像传感器（只出像素），还是Himax WiseEye/WE1/WE-I Plus 这类带处理器、能在端侧跑模型并输出“metadata”的模块。两种方案实现路径不一样。
1）“支持 TensorFlow Lite 模型”
在 ESP32 上现实可行的是TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM），不是手机/PC 那种完整 TFLite。
Espressif 有官方组件esp-tflite-micro，可在 ESP-IDF 上用。 (GitHub)
如果你用ESP32-S3，还能配合ESP-NN这类优化算子，性能更合适做视觉小模型。 (ESP组件库)
结论：✅ ESP32（尤其 ESP32-S3 + PSRAM）可以跑 TFLM 模型；模型需做 TinyML 约束（常见是 int8 量化、算子受限、输入分辨率较低）。
2）“ESP32 通过 Himax 拿到图像数据给 LVGL 显示”
这取决于 Himax 的角色：
A. Himax 是“摄像头传感器”（例如 HM01B0 这类）
ESP32-S3 负责采集帧数据（并发给 LVGL 显示）。
LVGL 在 ESP32 上是成熟路线，有官方/社区的 ESP32 port。 (GitHub)
显示实现要点（工程上常见做法）
相机灰度/RAW → 转 RGB565（或你屏的格式）
LVGL 用
lv_img_dsc_t/lv_canvas或者直接走你屏幕驱动的 flush 回调
✅ 这条路线是“ESP32 拿全帧像素 → LVGL 显示”。
B. Himax 是 “WiseEye/WE1/WE-I Plus”（带端侧 AI 的模块）
这类方案的设计思路往往是：不把原始图像一直吐给主控，而是“在 Himax 端做 CV/NN，然后只把结果（metadata）给主 SOC”，省带宽省功耗。Himax 自己的资料也明确提到会把“metadata results”发送给主 SOC/云端。
不过它也提供开发板/例程生态（甚至有 Edge Impulse 的 object detection 例程入口），说明“输出检测类结果”是常见用法。 (Himax)
✅ 所以：
要稳定拿到全帧给 LVGL 显示：更推荐 A（ESP32 直连相机）。
要超低功耗 + 只传结果：用 B（Himax 端推理，ESP32 端显示结果/做联网）。
3）“ESP32 拿到 Himax 的识别结果 + 某一帧里哪个位置”
这里有个关键点：
分类模型（classification）通常只有 label/score，没有“位置”。
检测模型（object detection）才会有 bbox（x,y,w,h）或 keypoints。
两种实现路径
路径 1：推理在 ESP32 上做（最直观）
ESP32 拿帧 → TFLM 推理 → 你自己解析输出 → 得到 bbox/关键点 → LVGL 叠框/画点
✅ “哪一帧、哪个位置”你完全可控（还能保证帧与结果严格对应）。
路径 2：推理在 Himax 端做（WiseEye/WE1/WE-I Plus）
Himax 端输出 “metadata results” 给主控（ESP32），ESP32 解析并叠加到画面上。
✅ 也能实现“位置”，但取决于：Himax 跑的是不是检测模型、以及它对外输出的数据格式/接口（常见是 SPI/I2C/UART 的某种协议）。
推荐落地方案（按你这 3 条的“最省坑”优先级）
如果你明确要：显示全帧 + 叠框 + 自己掌控每帧对应关系
➡️ 选ESP32-S3 +（Himax 纯 sensor 或其它 camera）+ TFLM(esp-tflite-micro) + LVGL。 (GitHub)
如果你明确要：超低功耗常开识别，只把结果给 ESP32（ESP32 主要负责 UI/联网）
➡️ 选Himax WiseEye/WE1/WE-I Plus 做推理 + ESP32 做显示/通信，ESP32拿到的是结果（metadata），而不是必须拿全帧。
如果你把Himax 的具体型号/板卡（比如 HM01B0 传感器？还是 WE-I Plus/WE1 模块？）以及你的屏幕接口（SPI/RGB、分辨率）告诉我，我可以直接给你画一张“数据流/任务划分”的架构图，并把每条链路的带宽、RAM 占用和推荐帧率按 ESP32-S3 的能力算到可落地的程度。
