openmv跟踪训练好的模型

要使用OpenMV跟踪训练好的模型，需要遵循以下步骤：

1. 首先，使用机器学习算法来训练模型，例如使用TensorFlow或PyTorch。

2. 将训练好的模型转换为OpenMV支持的格式，例如tflite或keras。

3. 在OpenMV IDE中创建一个新项目，并将模型文件添加到项目中。

4. 在代码中导入模型，并使用它来进行目标跟踪。

下面是一个使用OpenMV的代码示例：

import sensor, image, time
import KPU as kpu

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(True)
sensor.set_hmirror(True)
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)

# 加载模型
task = kpu.load("/sd/mnist.kmodel")

# 设置目标跟踪
tracking_threshold = 0.5
tracking_roi = (0, 0, 320, 240)

# 跟踪目标
while True:
    img = sensor.snapshot()
    fmap = kpu.forward(task, img)
    bbox = kpu.track(task, tracking_threshold, tracking_roi)
    if bbox:
        img.draw_rectangle(bbox)
    time.sleep(10)

在这个例子中，我们加载了一个名为"mnist.kmodel"的模型，并使用它来跟踪摄像头中的目标。我们还设置了跟踪阈值和跟踪ROI来控制跟踪的行为。最后，我们使用draw_rectangle()函数将目标的边界框绘制到图像上。