openmv神经网络训练识别数字和stm32通信的openmv端代码

OpenMV是一款专为微控制器设计的小型计算机视觉套件，它包含了一个嵌入式摄像头和用于图像处理的库。如果你想在STM32微控制器上配合OpenMV进行神经网络训练，识别数字，可以按照以下步骤操作：

1. **训练神经网络**:
- 使用OpenMV提供的Python API或OpenMV Cam IDE（如果你的STM32支持通过USB连接到电脑）训练一个简单的分类模型，比如LeNet、MNIST等，用于识别数字。这通常涉及准备数据集、加载预训练模型或从头开始训练。

import cv2
from pydnn import LeNet

# 加载预训练模型
model = LeNet.load('digit_recognition.model')

# 对新图片进行预测
img = ... # 从STM32获取的图片数据
result = model.classify(img)

2. **将模型移植到STM32**:
- 将训练好的模型转换为适合微控制器使用的格式，例如.tflite或.bin文件，OpenMV库可能提供相应的工具支持。
- 编写STM32代码来读取、处理图像，并调用微控制器版本的模型进行识别。

#include "opencv4.h"
#include "digit_recognition_model.h"

// STM32部分
Mat img; // 假设这里已接收并存储了图片
float* data = img.data;
int prediction = classify_digit(data, img.size(), model_data);

3. **STM32与OpenMV通信**:
- 如果你想在STM32和OpenMV之间直接交换数据，可能需要通过串口或I2C这样的通信协议。你需要编写STM32的驱动程序来发送和接收来自OpenMV的数据，并确保它们能同步工作。

void send_image_to_openmv(Mat img) {
    Serial.print("Sending image...");
    // 发送图片数据到OpenMV
}

Mat receive_prediction_from_openmv() {
    // 从OpenMV接收预测结果
    return prediction;
}