OpenMV到Edge Impulse的视觉识别系统教程：数据采集与模型训练

本文档详述了一种视觉识别系统的实现过程，从使用OpenMV H7 Plus摄像头采集数据，到在OpenMV IDE中进行初步处理，再到Edge Impulse平台进行神经网络模型的训练和导出。整个流程覆盖了硬件连接、数据集创建、模型训练和部署的关键步骤。 首先，系统采用OpenMV H7 Plus作为数据采集设备，这是一款集成嵌入式微控制器和高性能CMOS摄像头的开发板，适合低功耗、实时的图像处理应用。OpenMV IDE是其配套的开发环境，提供了一个友好的图形用户界面，方便用户编写和调试代码。 数据集的创建是机器学习模型训练的基础。在OpenMV IDE中，用户可以连接摄像头，通过预定义的程序拍摄图像并存储到特定的类别文件夹中。例如，文中创建了"Environment"和"Harmful"两个类别，分别代表环境和有害垃圾，以此构建垃圾分类的训练样本。用户可以自由调整摄像头角度，多次拍摄以获取多样化的样本。 采集完数据后，将数据上传至Edge Impulse平台进行模型训练。Edge Impulse是一个专门针对物联网设备的机器学习工具，支持在线训练和模型优化。用户需要在官网注册账户并登录，然后导入OpenMV采集的数据。在这里，可以选择MobileNet这种轻量级的可分离卷积神经网络模型，它适合在资源有限的嵌入式设备上运行。通过Edge Impulse的界面，用户可以配置训练参数，监控训练过程，并导出优化后的模型。 模型训练完成后，导出的模型可以被部署到嵌入式设备，如OpenMV H7 Plus，实现本地化的实时识别功能，避免云端通信带来的延迟和隐私问题。这种从数据采集到模型部署的一站式解决方案，使得开发者能够快速实现特定场景下的视觉识别应用，如垃圾分类、物体检测等。 总结来说，这个视觉识别系统利用OpenMV H7 Plus和Edge Impulse平台，展示了如何在嵌入式设备上实施一个完整的机器学习流程，包括数据采集、模型训练和模型部署。这一流程对于理解物联网设备上的智能视觉应用具有重要的实践指导意义。