利用edge lmpulse训练的模型在open mv 中怎么统计后利用串口输出
时间: 2024-04-16 07:27:15 浏览: 12
要在 OpenMV 中使用 Edge Impulse 训练的模型并通过串口输出结果,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保你已经在 Edge Impulse 平台上训练并导出了模型。你可以将模型导出为 TensorFlow Lite (.tflite) 格式。
2. 下载并安装 OpenMV IDE,然后将你的 OpenMV 相机与计算机连接。
3. 在 OpenMV IDE 中创建一个新的 Python 脚本。
4. 导入必要的库和模块:
```python
import sensor
import image
import time
import pyb
from pyb import UART
```
5. 初始化 OpenMV 相机和 UART 串口:
```python
uart = UART(3, 115200) # 根据你的需求选择串口号和波特率
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
```
6. 加载 TensorFlow Lite 模型:
```python
import tflite
model = tflite.load('/path/to/your/model.tflite') # 替换为你的模型路径
```
7. 在循环中获取图像并进行推理:
```python
while True:
img = sensor.snapshot()
# 对图像进行预处理(如缩放、裁剪等)
# ...
# 运行模型进行推理
predictions = tflite.run(model, img)
# 处理推理结果
# ...
# 将结果通过串口发送
uart.write(str(predictions))
time.sleep(100) # 可根据需要调整发送间隔
```
在上述代码中,你需要根据你的需求对图像进行预处理,并根据模型输出进行相应的处理。然后,使用 `uart.write()` 函数将结果通过串口发送。
注意:在运行上述代码之前,确保你已经正确安装了 OpenMV 相机的驱动程序和相关库,并将模型文件路径替换为你自己的模型路径。
希望这些步骤对你有帮助!