openmv调用yolov5训练的神经网络模型吗

是的，OpenMV 可以调用 YOLOv5 训练的神经网络模型。YOLOv5 是一个基于深度学习的目标检测算法，它可以用于实时目标检测任务。OpenMV 是一个基于 Python 的开源机器视觉平台，它可以与各种神经网络模型进行集成，包括 YOLOv5。你可以使用 OpenMV 的 API 来加载和使用 YOLOv5 模型，以实现目标检测功能。

相关问题

openmv与yolov

### 如何在 OpenMV 上实现 YOLOv 物体检测

#### 准备环境
为了使YOLOv模型能够在OpenMV相机上运行，需要先准备好开发环境。这包括安装必要的软件和配置硬件连接。

对于OpenMV相机来说，通常会使用MicroPython作为编程语言来进行开发[^2]。因此，在开始之前要确保已经正确设置了OpenMV IDE，并能够正常上传代码至设备。

#### 获取预训练模型
由于资源限制，直接在OpenMV上训练YOLO是非常困难的；相反，应该利用预先训练好的轻量化版本YOLO模型（如Tiny-YOLO），并将该模型转换成适合嵌入式平台使用的格式——例如TensorFlow Lite或uTensor等框架支持的形式。

#### 加载并初始化模型
一旦拥有了适用于OpenMV的YOLO模型文件，则可以在程序启动时加载它：

import sensor, image, time, tf

sensor.reset()                      # Reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # Set frame size to QVGA (320x240)

# Load TensorFlow Lite model from file system
model = 'path/to/your/yolov_model.tflite'
net = tf.load(model)

#### 执行推理过程
当图像被捕获后，可以通过调用`classify()`方法来执行一次前向传播操作，从而获得预测结果：

clock = time.clock()
while(True):
    clock.tick()

    img = sensor.snapshot().copy()
    
    # Perform inference on an input image using loaded network
    out = net.classify(img)[0]["output"]

    # Process output data here...

#### 解析输出数据
YOLO模型产生的输出通常是边界框坐标、类别概率以及置信度得分等形式的数据结构。解析这部分信息以便于后续处理非常重要。具体做法取决于所采用的具体YOLO变种及其对应的API设计。

#### 显示检测结果
最后一步就是将上述得到的信息可视化出来，比如画出矩形标记物体所在区域，并附带标签说明是什么类型的对象：

for i in range(len(out)):
    score = out[i][1]
    if score > 0.5:                 # Confidence threshold
        obj_name = labels[out[i][0]] # Get object name by index
        bbox     = out[i][2:]       # Bounding box coordinates
        
        # Draw bounding boxes around detected objects with label text
        img.draw_rectangle((bbox), color=(255, 0, 0))
        img.draw_string(bbox[0], bbox[1]-10, "%s (%.2f)"%(obj_name,score),
                        mono_space=False, scale=2, color=(255, 0, 0))

print(clock.fps())

以上就是在OpenMV平台上实施基于YOLO算法的对象识别系统的概览性介绍及简单实例代码片段。