• 星瞳AI VISION软件内测!可以离线标注,训练,并生成OpenMV的模型。可以替代edge impulse https://forum.singtown.com/topic/8206
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  • 神经网络训练模型问题



    • 我是按照视频一步步来的,但是到最后出现了问题,这是因为我的openmv里没有这个库吗,我用的是openmv4 H7plus
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    • 放一下代码,应该是edge impulse下载下来的。



    • 嗯呢,我放的那个代码就是edge impulse下载下来的,还是这种问题,openmv4有这个神经网络库吗



    • @l46w edge impulse只能在OpenMV4 Plus上运行,OpenMV4 不行



    • 可是我的就是openmv4 H7 Plus啊,为什么还是不行😰 😰



    • @l46w 你上传一下代码。全部代码文本,请注意不要贴代码图片



    • Edge Impulse - OpenMV Image Classification Example

      import sensor, image, time, os, tf, uos, gc

      sensor.reset() # Reset and initialize the sensor.
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
      sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240)
      sensor.set_windowing((240, 240)) # Set 240x240 window.
      sensor.skip_frames(time=2000) # Let the camera adjust.

      net = None
      labels = None

      try:
      # Load built in model
      labels, net = tf.load_builtin_model('trained')
      except Exception as e:
      raise Exception(e)

      clock = time.clock()
      while(True):
      clock.tick()

      img = sensor.snapshot()
      
      # default settings just do one detection... change them to search the image...
      for obj in net.classify(img, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):
          print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
          img.draw_rectangle(obj.rect())
          # This combines the labels and confidence values into a list of tuples
          predictions_list = list(zip(labels, obj.output()))
      
          for i in range(len(predictions_list)):
              print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))
      
      print(clock.fps(), "fps")
      

      这是模型里跑出来的代码



    • 你这个不对,你在edge impulse要选择OpenMV Library而不是OpenMV Firmware