毕业设计要求，真实情况下识别草莓，需要用到机器视觉

st90s在百分比10的附近可以完成180度的旋转，但是每改变一个占空比数值，会旋转6度左右，有什么办法解决吗，频率用的50hz

只是一个紫色的外框，使用”寻找色块“的方案应该是不行了，寻找矩形的话，索贝尔算子大了找不到框，小了会误判。

直接在ide里面运行也不行，我已经通过pip安装了nn
代码如下：

cifar10例程

import sensor, image, time, os, nn

sensor.reset() # 复位并初始化传感器。

sensor.set_contrast(3)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为RGB565

sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 将图像大小设置为QVGA (320x240)

sensor.set_windowing((128, 128)) # 设置128 x128窗口。
sensor.skip_frames(time=1000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_exposure(False)

加载cifar10网络。OpenMV3 M7上使用此网络可能会超出内存。

#net = nn.load('/cifar10.network')

更快，更小，更准确。建议OpenMV3 M7上使用此网络。

net = nn.load('/cifar10_fast.network')
labels = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

clock = time.clock() # 创建一个时钟对象来跟踪FPS帧率。
while(True):
clock.tick() # 更新FPS帧率时钟。
img = sensor.snapshot() # 拍一张照片并返回图像。
out = net.forward(img)
max_idx = out.index(max(out))
score = int(out[max_idx]*100)
if (score < 70):
score_str = "??:??%"
else:
score_str = "%s:%d%% "%(labels[max_idx], score)
img.draw_string(0, 0, score_str, color=(255, 0, 0))

print(clock.fps())
# 注意: 当连接电脑后，OpenMV会变成一半的速度。当不连接电脑，帧率会增加。
#打印当前的帧率。

学了“例程讲解25-Machine-Learning->nn_cifar10神经网络例程”，需要对其他种类的物品进行分类，能不能自行编写神经网络文件？有教程吗？小白求救！