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【24嵌入式设计大赛】基于RT-Thread VisionBoard开发版的AI识别宠物
发布于 2024-09-10 21:06:14 浏览:440
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[tocm] # B站演示视频 1、下方视频为300张图片采样,准确度为89.6%演示视频, (PS:因为只有周末有时间搞搞,目前准确度还是不够的,如果要提高准确度只需要增加采样图片进行训练即可) https://www.bilibili.com/video/BV1GWHNeEEfL/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=e79e024217218d534f398f33deed06a2 # 1. 硬件准备 整机: ![screenshot_2c16c8547ed977fad930816583c769c.jpg](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240901/b70a99ce3f7d2f28e4ae783e8b84386e.jpg.webp) 芯片面: ![screenshot_f79d43cd7855dd508a55dcf800d768f.jpg](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240825/c234039f85cfae80d77ed5c684411921.jpg.webp) LCD屏面: ![screenshot_7ff4b71b4efa6bec6ec5e9c7106853c.jpg](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240825/6420f678980716a93502994c8073978c.jpg.webp) TF卡安装(<=32G): ![screenshot_image.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240825/bc8803d8b12b2e23931341c2af03b80d.png.webp) OPENMV调试: ![screenshot_image.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240825/cfecd5898d16b2955d22c81369481b4d.png.webp) # 2. OPENMV固件烧录 ## 2.1 ra8d1源码 https://gitee.com/RT-Thread-Studio-Mirror/sdk-bsp-ra8d1-vision-board ## 2.2 打开OpenMv例程编译 * 该步骤主要是为openmv提供环境,打开keil工程进行编译后下载到板子即可。 ![screenshot_image.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240825/077e2978904b1aa0e24bab78f164bbcf.png.webp) # 3. 安装OPENMV IDE 可能是我的win11问题IDE会出现一卡一卡的,但ubuntu/mac下就非常流畅,如果出现类似情况建议在ubuntu/mac下调试。 # 4. 测试代码,验证硬件 可参考:https://github.com/RT-Thread-Studio/sdk-bsp-ra8d1-vision-board/blob/master/projects/vision_board_openmv/firmware/omv_example/lcd_camera_display.py ```python # LCD Example # # Note: To run this example you will need a LCD Shield for your OpenMV Cam. # # The LCD Shield allows you to view your OpenMV Cam's frame buffer on the go. import sensor import time import lcd sensor.reset() sensor.set_vflip(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) lcd.init() # FPS clock clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot() img.draw_string(0, 0, "fps:%2.2f" % clock.fps(), color=(255,0,0), scale=1) lcd.display(img) # Take a picture and display the image. ``` 如果LCD屏能够显示实时画面,说明硬件环境搭建好了,下一步都是OpenMV的操作。 # 4. OpenMV ## 4.1 登录训练网站 https://edgeimpulse.com/ ![screenshot_image.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240901/f65d41b2759f4ae9d5b639a87a86f65c.png.webp) ## 4.2 采集素材 照片越多后期辨别的准确度也高 ![screenshot_image.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240901/990ad02bdb5932f34f1f00c3e79f759b.png.webp) ## 4.3 上传素材 ![screenshot_image.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240901/fae08af4e86f3a6f89a5773c62fd1cd2.png.webp) ## 4.4 标注特征点 ![screenshot_image.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240901/07e73b44760cbb205f10118438a83e4d.png.webp) ## 4.5 特征分布图 ![screenshot_708f474eeaaeebb721b774a02cbc9cc.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240901/32b69a44fa74161057e0fb9d878575b8.png.webp) ## 4.5 训练结果 ![screenshot_cbbc7d6ecab99d6ac6679345f447608.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240901/cc30c926237059ff51befc5b228005a5.png.webp) ## 4.6 导出训练文件 ![screenshot_image.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240901/a46787ca56611485c8f14fae7a8588a4.png.webp) ## 4.6 部署到vision-board 在导出的*.py文件中进行以下修改: 1、添加lcd模块,使实时视频能够在lcd屏上显示; 2、整条视频sensor图像角度使lcd屏能够正确显示方向; 3、文件名重命名为main.py,这样每次上电就能自动运行; *下面附件为:修改好的源码可直接复制到tf卡运行即可。 [labels.txt](https://club.rt-thread.org/file_download/1782090c205caf69) [trained.tflite](https://club.rt-thread.org/file_download/99244975fe617370) [main.py](https://club.rt-thread.org/file_download/0c830de018edda72)
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miaoyahan@163.c
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