openmv与yolo
时间: 2025-02-22 22:28:58 浏览: 134
### 如何在OpenMV平台上实现YOLO物体检测
#### 准备工作
为了能够在OpenMV上使用YOLO进行物体检测，需要准备一些必要的资源和环境配置。由于OpenMV自带的硬件性能有限，通常情况下不建议直接训练YOLO模型；而是采用预训练好的权重文件，并将其移植到OpenMV设备中[^2]。
#### 下载并转换YOLO模型
首先获取适合于嵌入式平台使用的轻量化版本YOLO模型（如Tiny YOLO）。接着利用工具链将该网络结构以及参数转化为能够被OpenMV识别的形式。这一步骤可能涉及到框架间的相互转化操作，比如从Darknet转成TensorFlow Lite或其他形式[^3]。
#### 编写Python脚本上传至OpenMV
编写一段用于加载模型、读取图像帧数据并对目标对象执行推理过程的小型程序。下面给出了一段简单的代码片段作为参考：
```python
import sensor, image, time, os, tf
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)
# Load Tiny-Yolo model onto OpenMV Cam
net = tf.load('converted_tiny_yolo_model.tflite')
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot().copy_to_fb(0).to_grayscale() # Capture snapshot
out = net.forward(img) # Perform inference on captured image
for obj in out:
print("Detected %s - Confidence %.2f%%" %(obj.label(), obj.confidence()*100))
img.draw_rectangle(obj.rect()) # Draw bounding box around detected object
print(clock.fps())
```
这段代码实现了基本的功能需求，即通过调用`tf.load()`函数导入之前已经准备好并且适配过的YOLO模型文件，之后进入无限循环不断抓拍当前视窗内的画面，并调用`forward()`方法来进行预测分析。最后根据返回的结果绘制边界框标记出所发现的目标位置[^4]。
#### 测试与验证
完成上述步骤后，按照说明文档中的指导方式把编写的.py源码同对应的模型一起打包下载到OpenMV内部存储空间内。断开USB连接让其脱离主机独立运作模式下测试效果。如果一切正常的话，应该可以看到屏幕上有相应的标注信息显示出各个类别的名称及其置信度得分[^1]。
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描述中提到了“用GDI+绘图来实现画图功能”，这表明该软件利用了GDI+（Graphics Device Interface Plus）技术进行图形绘制。GDI+是Windows平台下的一个图形设备接口，用于处理图形、图像以及文本。它提供了一系列用于2D矢量图形、位图图像、文本和输出设备的API，允许开发者在Windows应用程序中实现复杂的图形界面和视觉效果。
接下来，我们可以进一步展开GDI+中一些关键的编程概念和组件：
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3. Pen类：用于定义线条的颜色、宽度和样式。通过Pens类，GDI+提供了预定义的笔刷对象，如黑色笔、红色笔等。程序员也可以创建自定义的Pen对象来满足特定的绘图需求。
4. Brush类：提供了用于填充图形对象的颜色或图案的对象，包括SolidBrush（实心画刷）、HatchBrush（图案画刷）、TextureBrush（纹理画刷）等。程序员可以通过这些画刷在图形对象内部或边缘上进行填充。
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**标题**：Applied Cryptography PART1
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**标签**：Applied Cryptography 密码 应用
**压缩包子文件列表**：APPLYC12.pdf、APPLYC11.pdf、APPLYC3.pdf、APPLYC4.pdf、APPLYC2.pdf、APPLYC5.pdf、APPLYC13.pdf、APPLYC6.pdf、APPLYC14.pdf、APPLYC9.pdf
### 知识点详细说明
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密码学（Cryptography）是研究信息加密和解密的数学原理和计算方法的学科。在《应用密码学第二版》中，可能涉及以下基础知识：
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2. **区块链技术**：密码学在区块链中的应用，如工作量证明（Proof of Work）和非对称密钥。
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进阶主题可能包括：
1. **密码学中的数学基础**：素数、群、环、域以及椭圆曲线等数学概念。
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全面掌握西门子PLC技术的中文培训资料
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1. 西门子PLC技术介绍
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- PLC技术是工业自动化领域的核心技术之一，用于替代传统的继电器逻辑控制，通过软件编程实现对工业过程的控制。
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