openmv的mnist数据集

### 如何在OpenMV中使用MNIST数据集

#### MNIST 数据集概述
MNIST 是一个广泛用于机器学习领域中的手写数字识别数据库。该数据集由60,000张训练图像和10,000张测试图像组成，每幅图像是28×28像素大小的灰度图像，表示的是0到9的手写字体[^2]。

#### OpenMV 中加载并处理 MNIST 图像
为了能够在OpenMV设备上运行基于MNIST数据集的应用程序，通常需要先将这些图像转换成适合嵌入式平台使用的格式。由于OpenMV支持JPEG编码方式存储静态图片以及视频流输入，在实际应用时可以考虑把MNIST原生二进制文件转存为JPG格式以便后续操作：

import sensor
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置传感器为灰阶模式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

def load_mnist_image(file_path):
    """ 加载单个MNIST图像 """
    import struct
    
    with open(file_path,'rb') as f:
        magic_number,image_count,row,col = struct.unpack(">IIII",f.read(16))
        
        buffer_size=row*col
        raw_data=f.read(buffer_size)
    
        img_array=[int(pixel)+128 for pixel in raw_data]

        return bytearray(img_array),row,col


image_bytes,width,height=load_mnist_image("/path/to/mnist/image/file")

img=sensor.alloc_extra_fb(width,height,sensor.GRAYSCALE).copy_to_framebuffer(image_bytes)

此代码片段展示了如何通过Python脚本解析MNIST二进制文件，并将其内容映射至OpenMV相机模块所创建的新帧缓冲区内显示出来。注意这里的`/path/to/mnist/image/file`应替换为你本地保存有MNIST样本的具体路径位置[^4]。

#### 构建简单的CNN模型进行推理
当准备好要在OpenMV平台上执行的任务之后，下一步就是构建合适的深度学习架构来进行预测工作了。考虑到资源受限情况下的性能优化需求，建议采用轻量级卷积神经网络(CNN)，比如LeNet-5结构来完成这项任务:

from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers.core import Flatten,Dense,Activation

model = Sequential([
    Conv2D(filters=32,kernel_size=(5,5),padding='same',input_shape=(28,28,1)),
    Activation('relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),

    Conv2D(filters=64,kernel_size=(5,5),padding='same'),
    Activation('relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),

    Flatten(),
    Dense(units=512),
    Activation('relu'),

    Dense(units=10),
    Activation('softmax')
])

# 假设已经完成了权重参数预训练...
model.load_weights('/path/to/pretrained/model')

for i in range(num_images):  
    input_img = preprocess_input(mnist_test_set[i])  # 对每一幅待测图像做必要的前处理
    prediction=model.predict(input_img.reshape((1,28,28,1)))
    print(f'Predicted class index:{np.argmax(prediction)}')

上述代码定义了一个小型化的CNN框架，并利用之前提到的方法导入经过适当调整后的MNIST测试样例作为输入源。最后一步则是调用Keras API实现对未知类别的推断过程[^1]。