STM32H750+openmv：基于单片机的手势识别教程

本文档主要介绍了如何在STM32H750单片机上结合openmv进行简易手势识别的开发过程。首先，要实现这一功能，需要具备以下条件： 1. **硬件设备**：一块支持FTU设计的高速单片机，比如STM32H750，其工作频率至少要达到480MHz，以支持实时处理图像数据。摄像头是必不可少的，需要与单片机兼容并能存储在设备内部。 2. **软件环境**：需要安装和运行micropython，虽然C++也可以，但因其开发效率较低，这里推荐使用micropython（mpy）。固件的选择也很关键，可以寻找现成的适用于STM32H750的固件，如果没有，可以从GitHub上的micropython项目自行编译。 步骤如下： **第一步：固件准备和烧录** - 从国内论坛获取已编译好的固件，或者使用RTTstudio中的简装mpy软件包生成固件。 - 如果需要自定义固件，需下载GitHub上的源码，按照说明进行编译和烧录。 **第二步：创建openmv项目** - 在EdgeImpulse平台上注册并登录，创建新项目。 - 在项目管理界面，配置传感器（如手机摄像头），并通过扫码连接手机作为数据采集工具。 **第三步：数据集收集** - 摄像头采集大量手势图片，确保多角度、多方向和手部动作的多样性，分为训练集和验证集，避免数据重叠。 **第四步：数据集管理和神经网络设计** - 在数据管理界面，整理和调整数据集，了解神经网络配置细节，根据需求定制网络结构。 **第五步：参数和特征提取** - 参数设置通常保持默认，重点在于选择能代表性的图像，用于特征提取。 本文提供了一个基于STM32H750和openmv进行手势识别的开发流程，包括硬件选择、软件环境的配置、数据采集与处理，以及模型训练的各个环节。通过这个过程，开发者可以掌握如何将图像识别应用到实际的嵌入式系统中，提升系统的智能化水平。