arduino垃圾分类图像识别的代码

在Arduino平台上实现垃圾分类图像识别的代码通常涉及几个步骤，包括硬件连接、图像处理库的引入、以及训练好的模型的应用。这里给出一个简化版的概述：

**1. 硬件准备**
- Arduino开发板：如UNO、Nano等
- 传感器模块：相机模块（如Webcam、PiCamera或者专用的摄像头板）
- 如果有需要，可能还需要连接到物联网平台（如WiFi模块用于上传数据）

**2. 软件库安装**
- Arduino IDE：安装Adafruit_Python_Boilerplate库，它支持Python编程并连接到Arduino
- Python库：Pillow（图像处理）、OpenCV（计算机视觉库）、TensorFlow Lite（小型化神经网络模型）

**3. 图像识别代码示例（Python部分）**

import board
import busio
import adafruit_ssd1306
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
from tensorflow.lite.python.interpreter import Interpreter

# 加载预训练模型
interpreter = Interpreter(model_path="your_model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

# 初始化相机
camera = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
img = bytearray()

# 遍历摄像头帧
for frame in camera.capture_continuous(img, format="jpeg", use_video_port=True):
    # 解析JPEG图片
    image = Image.frombytes('RGB', (frame.array.shape[1], frame.array.shape[0]), img)

    # 图像预处理
    input_data = preprocess_image(image)

    # 运行模型预测
    interpreter.set_tensor(interpreter.get_input_details()[0]['index'], input_data)
    interpreter.invoke()
    output = interpreter.get_tensor(interpreter.get_output_details()[0]['index'])

    # 分类结果
    prediction_class = decode_prediction(output)
    print("Detected class:", prediction_class)

    # 根据分类结果处理垃圾
    handle_garbage(prediction_class)

    # 清空内存
    del img[:]

**4. 函数实现（省略）**
- `preprocess_image()`：将图像调整为模型所需的尺寸，并进行归一化。
- `decode_prediction()`：解析模型输出，将其映射到对应的垃圾类别。
- `handle_garbage(class_name)`：根据识别出的类别做出相应的动作，比如打印提示或者发送到服务器。

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