太惊艳了，爆干几天几夜完成的实战模型：【猫狗大战】附资料

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本文介绍了使用OpenMV 4 plus进行TensorFlow Lite神经网络实战，从了解OpenMV硬件和学习路线，到基础教程，再到开启TensorFlow Lite旅程，包括数据采集、Edge Impulse训练及在OpenMV上部署。最后讨论了可能出现的错误及解决思路，适合初学者入门人工智能和计算机视觉。

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OpenMV 从入手到跑TensorFlow Lite神经网络进行垃圾分类
一、了解OpenMV 4 plus的构成

1.OpenMV 4 plus 的特点
1.1 硬件资源
1.2 引脚图
2.可用的学习资源

二、建议的学习路线

1.学习python基础语法
2.练习OpenMV的基础实验
2.1 安装软件
2.2 了解基础环境使用方法并连接设备
2.3 常用基础例程
2.3.1 查找例程方法

三、一点教程

1.常用的延时写法
2.如何点亮or熄灭一个LED灯
3.控制IO口输入输出
4.控制串口引脚输出信息
5.第一个图像例程HelloWord
6.单颜色识别例程
7.多颜色识别例程
8.【串口】多颜色识别-返回色块中心坐标

四、开启TensorFlow Lite神经网络之旅

1.TensorFlow Lite介绍
2.使用支持
3.使用OpenMV采集训练数据
4.上传Edge Impulse进行训练
4.1注册账号并创建Edge Impulse工程
4.2 上传训练集
4.3 生成特征
4.4 进行训练
5.在OpenMV上部署

五、错误情况问题【更新时间2021-8-04】

1.“OSError” 错误
2.运行速度慢
3.“MemoryError” 内存不足
4.其他问题
5.解决问题一般思路

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一、了解OpenMV 4 plus的构成

OpenMV 是一个开源项目，其使用stm32系列单片机作为主控单元，搭载摄像头，将python语言解析器移植到openMV的主控芯片运行，使其可以使用python语言做一些图像处理相关的工作。最常见的从 OpenMV 2 搭载的 stm32f4 到 OpenMV 3 的 stm32f7，再到 OpenMV 4 的 stm32H7 ，主频从180MHz一路升级到480MHz，内存也从256KB升级到1MB。而本次介绍的 OpenMV 4 plus版本在OpenMV 4的基础上外挂了32 MB 的 SRAM 和 32 MB 的 Flash，将可用性再次提升一个大的台阶。

在这里插入图片描述

1.OpenMV 4 plus 的特点

1.1 硬件资源

1.2 引脚图

在这里插入图片描述

2.可用的学习资源

二、建议的学习路线

1.学习python基础语法

python的学习资源非常丰富，但为了使用OpenMv并最终实现跑TensorFlow Lite神经网络进行垃圾分类，仅会使用其基础语法和格式即可，以下为免费的入门教程，自己有其他的教程资源亦可。其他教程推荐去bilibili搜索python，大把的免费视频。

前期学习python无需学得很精，如果有其它语言基础如C语言，则只需要看python的基础数据类型、基础条件语句以及基础循环语句等与自己掌握语言的不同之处即可。如没有语言基础，则需要将以上内容在例程的基础上训练几遍，让自己熟悉编程规则。

2.练习OpenMV的基础实验

2.1 安装软件

在开始使用OpenMV之前，您需要下载并安装 OpenMV IDE(点击蓝字即可跳转官网下载)，如下图。在Windows下，OpenMV IDE进入安装程序后，它将自动安装IDE以及OpenMV和MicroPython pyboard的驱动程序，只需按照默认的安装程序提示即可，一般情况下一直点击下一步就正常安装完成了。要启动OpenMV IDE，只需点击开始菜单中的快捷方式即可。【安装有问题的点此】
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