openmv垃圾识别

OpenMV可以用于垃圾识别。要进行垃圾识别，您可以按照以下步骤操作：

1. 将OpenMV通过配套数据线与电脑连接\[1\]。
2. 将Edge Impulse网站训练网站的3个文件复制粘贴到OpenMV的U盘\[1\]。
3. 打开OpenMV IDE软件，将OpenMV生成的U盘内的main.py文件拖至OpenMV IDE编辑器处打开该文件\[2\]。
4. 在OpenMV IDE中编写代码来实现垃圾识别功能。具体的代码实现可以根据您的需求和训练模型来进行编写。
5. 运行代码，观察模型的效果\[1\]。

通过以上步骤，您可以使用OpenMV进行垃圾识别。请注意，具体的代码实现和模型训练需要根据您的具体需求和数据集来进行调整和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于云端训练的深度学习](https://blog.csdn.net/weixin_52235742/article/details/118995302)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [OpenMV 从入手到跑TensorFlow Lite神经网络进行垃圾分类](https://blog.csdn.net/qq_36300069/article/details/118071444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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