openMV数字识别教程

OpenMV数字识别教程可以通过保存Lenet数字识别的神经网络模型文件到OpenMV内置的flash中来实现。这个教程可以帮助你进行数字识别，而且对于数字的大小和角度并没有太大的要求，即使数字的大小或者角度改变了，Lenet仍然可以识别出来。\[1\]

在实践过程中，你可以参考其他人的代码，并根据你个人的设备进行一定的调整。你可以下载训练集来进行数字识别的模型训练。同时，你可以参考一些主要的文章来了解如何通过云端自动生成OpenMV的神经网络模型，并进行目标检测。唯一不同的是，你的图像参数设置可能是灰度而不是RGB。\[2\]\[3\]

通过混淆矩阵可以分析识别错误的数字，并找出可能的原因。最后，你可以根据教程实现你的项目。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenMV：18数字识别](https://blog.csdn.net/m0_59466249/article/details/125286603)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [OpenMV数字识别进而控制直流电机转速【小白篇】](https://blog.csdn.net/weixin_57100435/article/details/130740351)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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