OpenMV如何导入和使用预训练的ml模型？

在OpenMV中，导入和使用预训练的ml模型通常涉及以下几个步骤：

1. **下载模型**：首先从OpenMV提供的官方库或者社区分享中获取你感兴趣的预训练模型文件。这些模型通常是`.h5` 或 `.omp` 格式，代表OpenMV Machine Learning Model Package。

2. **加载模型**：在OpenMV的Python脚本中，使用`omz.load_model()` 函数来加载模型。你需要提供模型文件的路径作为参数，例如 `model = omz.load_model("path_to_your_model.omp")`。

3. **准备输入数据**：根据模型的需求，准备好需要识别或分类的数据，这可能是图片数组或者传感器读取值。

4. **运行模型**：通过模型对象调用`model.run()` 方法，传入处理后的数据。这将返回模型预测的结果，比如一个类别标签或者分数。

5. **解析结果**：根据模型的具体用途，解读返回的结果并采取相应的行动。

# 示例代码
import openmv
model = omz.load_model("path_to_your_model.omp")
img = get_image_from_camera()  # 获取摄像头图像
results = model.run(img)
predicted_class = results[0]  # 如果模型是二分类，索引0得到预测类别