openmv加载pkl模型

OpenMV是一款基于微控制器的机器视觉开发套件，主要用于嵌入式设备上进行简单计算机视觉任务。然而，由于硬件资源限制，OpenMV并不支持直接加载Python pickle (pkl) 文件中的模型，因为pickle主要用于在本地内存之间序列化复杂的Python对象，包括函数、类实例等。

如果你有一个已经在PC上训练好的模型，并希望在OpenMV上运行，通常需要将模型转换成一种更轻量级的格式，比如HDF5或二进制文件，适合在资源有限的环境中存储和加载。你可以先在Python环境下使用sklearn或其他库将模型转换，然后通过网络传输到OpenMV设备上，或者在OpenMV之前利用USB通信将模型数据复制过去。

以下是大致步骤：
1. Python端加载和保存模型（例如用sklearn）:

import joblib
model = load_model('your_model.pkl')  # 加载pkl模型
joblib.dump(model, 'model_openmv_format.joblib')  # 转换为joblib格式

2. OpenMV加载模型:

#include <OpenMV.h>
// ... 其他OpenMV初始化代码
File model_file = File("/sd/model_openmv_format.joblib");
model = deserialize<YourModelType>(model_file); // 如果是自定义结构，用对应类型替换

请注意，这仅是一个理论上的示例，实际操作可能因OpenMV的固件和API的不同而有所调整。OpenMV官方文档应该有更详细的指导。