# Edge Impulse - OpenMV Object Detection Example import sensor, image, time, os, tf, math, uos, gc 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) sensor.set_windowing((240, 240)) # Set 240x240 window. sensor.skip_frames(time=2000) # Let the camera adjust. net = None labels = None min_confidence = 0.5 try: # load the model, alloc the model file on the heap if we have at least 64K free after loading net = tf.load("trained.tflite", load_to_fb=uos.stat('trained.tflite')[6] > (gc.mem_free() - (64*1024))) except Exception as e: raise Exception('Failed to load "trained.tflite", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') try: labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")] except Exception as e: raise Exception('Failed to load "labels.txt", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') colors = [ # Add more colors if you are detecting more than 7 types of classes at once. (255, 0, 0), ( 0, 255, 0), (255, 255, 0), ( 0, 0, 255), (255, 0, 255), ( 0, 255, 255), (255, 255, 255), ] clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # detect() returns all objects found in the image (splitted out per class already) # we skip class index 0, as that is the background, and then draw circles of the center # of our objects for i, detection_list in enumerate(net.detect(img, thresholds=[(math.ceil(min_confidence * 255), 255)])): if (i == 0): continue # background class if (len(detection_list) == 0): continue # no detections for this class? print("********** %s **********" % labels[i]) for d in detection_list: [x, y, w, h] = d.rect() center_x = math.floor(x + (w / 2)) center_y = math.floor(y + (h / 2)) print('x %d\ty %d' % (center_x, center_y)) img.draw_circle((center_x, center_y, 12), color=colors[i], thickness=2) print(clock.fps(), "fps", end="\n\n")

这段代码是一个使用 OpenMV 进行目标检测的示例。它使用了 Edge Impulse 平台训练的模型。

在这段代码中，首先通过 `tf.load()` 函数加载了名为 "trained.tflite" 的模型文件，并根据可用的内存动态选择将模型文件加载到堆还是加载到闪存。然后通过读取 "labels.txt" 文件加载了标签。

接下来，代码进入一个循环，在每次循环中从摄像头获取一帧图像，并调用 `net.detect()` 函数进行目标检测。`net.detect()` 函数返回在图像中检测到的所有对象，并根据设定的阈值进行筛选。然后，代码遍历每个检测到的对象，获取其边界框的坐标，并在图像上绘制一个圆圈来标记对象的中心位置。

最后，代码输出当前帧率并进入下一次循环。

如果您在运行这段代码时遇到了问题，请提供具体的错误信息以及您的环境和配置，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

openmv edge impulse

你好！关于OpenMV和Edge Impulse，OpenMV是一款基于MicroPython的开源嵌入式计算机视觉平台，它可以用于开发和部署各种计算机视觉应用。而Edge Impulse是一款用于开发和部署嵌入式机器学习模型的端到端平台，它可以与OpenMV一起使用，帮助用户在OpenMV上训练和部署机器学习模型。

通过结合OpenMV和Edge Impulse，您可以在OpenMV上利用Edge Impulse平台进行计算机视觉和机器学习任务的开发。您可以使用Edge Impulse的图形化界面训练模型，并将其导出到OpenMV上进行推理。这样，您可以在OpenMV上进行实时的物体检测、图像分类、姿态估计等任务。

如果您有更具体的问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！

OpenMV H7能加载edge impulse导出的模型吗？

是的，OpenMV H7可以加载Edge Impulse导出的模型。OpenMV团队为OpenMV H7提供了对Edge Impulse模型的支持。您可以将Edge Impulse平台上训练好的模型导出为TensorFlow Lite格式，然后将其加载到OpenMV H7上进行推理。

在OpenMV H7上，您可以使用OpenMV IDE或MicroPython代码来加载和运行TensorFlow Lite模型。OpenMV团队还提供了相应的示例代码和文档，以帮助您在OpenMV H7上使用Edge Impulse模型。

请注意，由于OpenMV H7的资源有限，较大规模的模型可能会导致性能下降或内存不足的问题。因此，在使用较大的Edge Impulse模型时，建议对模型进行优化，如量化、剪枝等，以适应OpenMV H7的硬件限制。

总而言之，OpenMV H7是支持加载Edge Impulse导出的模型的，并且可以帮助您在嵌入式设备上进行实时的机器学习推理任务。