openmv卷积神经网络数字识别程序

以下是一个使用OpenMV进行卷积神经网络数字识别的示例程序，供您参考：

import sensor, image, time, os, nn

# 设置摄像头分辨率
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 加载数字识别模型
net = nn.load('/ram/number.network')

# 设置预测阈值
threshold = 0.5

# 开始循环识别数字
while(True):
    # 获取摄像头图像
    img = sensor.snapshot()

    # 将图像转换为灰度图
    img = img.to_grayscale()

    # 将图像缩放为28x28大小
    img = img.resize(28, 28)

    # 将图像转换为一维数组
    img_array = img.get_regression([(0,0,28,28)], robust = True)

    # 如果图像中没有数字，则跳过本次循环
    if img_array == None:
        continue

    # 将图像数组归一化
    img_array = [x / 255 for x in img_array]

    # 使用数字识别模型进行预测
    output = net.forward(img_array)

    # 获取预测结果
    if output[0] > threshold:
        print("The digit is:", output.index(max(output)))
    else:
        print("No digit detected.")

该程序首先加载数字识别模型，然后循环读取摄像头图像，将图像转换为灰度图并缩放为28x28大小，然后将图像转换为一维数组并归一化。接下来，使用数字识别模型进行预测，并根据预测结果输出识别结果。注意，该程序仅作为示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改。