openmv数字识别lenet

LeNet是一个经典的卷积神经网络模型，用于手写数字识别。在OpenMV中，可以使用LeNet模型进行数字别。以下是使用OpenMV库进行数字识别的示例代码：

import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu

lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing((224, 224))
sensor.run(1)

task = kpu.load(0x300000)  # 加载LeNet模型

while True:
    img = sensor.snapshot()  # 获取图像

    fmap = kpu.forward(task, img)  # 使用LeNet模型进行预测
    plist = fmap[:].flatten()

    max_index = plist.index(max(plist))  # 获取概率最大的数字的索引

    img.draw_string(10, 10, str(max_index), color=(255, 0, 0), scale=3)  # 在图像上显示预测结果
    lcd.display(img)

kpu.deinit(task)

在上述代码中，首先初始化相机和LCD显示器。然后，加载LeNet模型并在循环中获取图像。通过前向传播将图像输入到模型中，并获取每个类别的概率。最后，找到概率最大的类别的索引，并在图像上显示结果。

请确保已在OpenMV上加载了LeNet模型，并将其地址（0x300000）传递给`kpu.load()`函数。另外，根据你的需求，你可能需要调整图像的大小和模型的输入大小。

希望这能帮到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。