OpenMv H7 口罩识别--毕业设计学习记录

文章讲述了如何区分OpenMVH7和H7Plus的区别,主要在于MCU频率和RAM大小,以及额外的摄像头分辨率和Wi-Fi功能。作者计划使用已有的解决方案进行图像识别,考虑了Haar特征、HOG+SVM和TensorFlowLite等方法。
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刚开始都不知道自己的摄像头是OpenMv H7的还是OpenMv H7 Plus来的(白嫖实训室的,其实大概率猜到是H7来的,主要是不死心),后面问了一下ChatGPT。
总结大概就是:
1、都是STM32H743 主控,但是频率的MCU(480MHz vs 400MHz)和的RAM(512KB vs 320KB)不同。
2、H7 Plus具有更高分辨率的摄像头和Wi-Fi模块
3、最好方法上淘宝查一下,比问GPT快。

反正就是H7 Plus 拥有更强的性能、算力,说白了就是我没钱搞贵的,只能白嫖。
记得好像出了一个K210更厉害,之前的看别人的国赛识别数字送药小车就是用到那个。反正我没用过。

确定了自己的openmv型号,就要开始确定自己用啥方案去实现识别了,反正咋也不太会太高深的什么深度学习框架,机器学习算法,就用别人做过的方案来用就行了,还要啥自行车。让我凭空弄一个也不现实。只能拿来主义了。

这时候又要去问GPT 了。
他给了我三种方案:
1、Haar特征
2、HOG+SVM
3、TensorFlow Lite
其实我也不知道是啥玩意来的,只是知道是一些可以训练出模型,然后加载自己的图片进去,就能得出结果,知道你带不带口罩。

接下来就调合适的来实现就完事了。

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

<think>嗯,用户想要找关于OpenMV Cam H7 Plus使用OV5640摄像头的初次开发教程。首先,我需要确认用户提到的设备是否支持OV5640,以及有没有相关的官方文档或社区资源。根据提供的引用内容,用户可能遇到了内存错误的问题,尤其是在调整帧大小为FHD时。引用[1]中提到在OpenMV论坛上有关于这个问题的讨论,可能用户已经尝试过调整设置但遇到了问题。 接下来,我应该检查现有的引用内容,看看有没有相关的开发教程信息。引用[2][3]提到了MicroPython编程接口定时器的使用,这可能摄像头初始化有关。引用[4]详细说明了OpenMV的引脚配置,这对于硬件连接可能很重要。但用户需要的是开发入门教程,可能需要整合这些信息,提供一个步骤指南。 用户可能需要从安装固件开始,连接硬件,然后进行摄像头初始化、图像捕获、处理等步骤。此外,内存错误的问题可能在处理高分辨率图像时出现,比如引用[1]中的FHD设置,所以需要提醒用户注意内存管理,比如降低分辨率或优化代码。 另外,用户可能对如何调用OV5640的特定功能感兴趣,比如自动对焦或高分辨率拍摄。需要参考MicroPython的OpenMV文档,确认相关API的使用方法。同时,提供示例代码片段,帮助用户快速上手,并指出常见问题的解决方法,比如调整帧大小或处理内存不足的情况。 最后,用户可能需要进一步的应用示例,比如颜色追踪或二维码识别,这可以结合引用[2]中的视觉避障引用[3]中的图像处理部分。需要确保所有代码示例符合用户提到的格式要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并且正确引用来源。</think>### OpenMV Cam H7 Plus OV5640 开发入门教程 #### 1. 硬件准备与固件更新 - **硬件连接**:将OV5640摄像头模块插入OpenMV Cam H7 Plus的摄像头接口(需注意防反插设计)[^4]。 - **固件升级**: 1. 下载最新支持OV5640的固件(建议从[OpenMV官网](https://openmv.io/pages/download)获取)。 2. 通过USB连接设备,使用OpenMV IDE的`Tools -> Run Bootloader`功能完成烧录[^2]。 #### 2. 基础代码框架 ```python import sensor, image, time # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置色彩格式 sensor.set_framesize(sensor.FHD) # 分辨率1920x1080(注意内存限制[^1]) sensor.skip_frames(time=2000) # 等待摄像头稳定 while True: img = sensor.snapshot() # 捕获图像 # 在此添加图像处理代码 ``` #### 3. 关键参数配置 - **分辨率选择**: 可用分辨率包括$QQVGA(160×120)$、$UXGA(1600×1200)$等,但$FHD(1920×1080)$可能触发内存错误,需优化代码或降低分辨率[^1]。 - **图像格式**: ```python sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 灰度模式节省内存 ``` #### 4. 典型应用示例 **颜色追踪**: ```python red_threshold = (30, 70, 10, 60, 10, 50) # 红色阈值范围 while True: img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold]) for b in blobs: img.draw_rectangle(b.rect()) ``` **二维码识别**: ```python img.lens_corr(1.8) # 镜头畸变校正 for code in img.find_qrcodes(): print(code.payload()) ``` #### 5. 内存管理技巧 - 使用`sensor.alloc_extra_fb()`预分配内存 - 避免在高分辨率下同时启用多个复杂算法 - 定期执行`gc.collect()`手动回收内存[^1]
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