openmv yolov5 - CSDN文库

### OpenMV上实现和运行YOLOv5目标检测在OpenMV平台上部署YOLOv5模型面临资源限制挑战，因为该平台硬件性能相对较低。然而，通过优化和技术手段可以实现在OpenMV上应用YOLOv5的目标检测功能[^1]。 #### 准备工作为了使YOLOv5能够在OpenMV设备上正常运作，需先完成一系列准备工作： - **环境搭建**：确保拥有最新版的OpenMV IDE以及相应固件安装于开发板中。 - **模型转换**：由于原始YOLOv5并非专为嵌入式系统设计，在移植前要将其转化为适合微控制器使用的轻量化版本。这可能涉及剪枝、量化等操作来减小模型尺寸并提高推理速度。 #### 部署流程具体到实际部署过程，则主要包括以下几个方面的工作： - 将经过处理后的YOLOv5权重文件加载至OpenMV内部存储空间内； - 编写Python脚本调用这些预训练好的参数来进行图像识别任务；此部分代码通常会利用官方提供的API接口简化编程难度。 ```python import sensor, image, time from yolo import YOLO 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-YOLOv5 model into RAM net = YOLO("yolov5_tiny.weights") clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() objects = net.detect(img) for obj in objects: print("Detected %s with confidence %.2f%%" %(obj.label(), obj.confidence())) img.draw_rectangle(obj.rect()) img.draw_string(*obj.rect()[0:2], "%s (%.2f)"%(obj.label(), obj.confidence())) print(clock.fps()) # Note: Your OpenMV Cam runs about above FPS when USB connected ``` 上述代码展示了如何初始化摄像头模块，并从内存读取已有的tiny-yolov5权重数据用于实时物体侦测。同时绘制边界框标注出被发现的对象位置及其类别名称与置信度得分。 #### 性能考量值得注意的是，尽管可以在理论上支持YOLOv5算法执行，但由于计算能力和功耗等方面的局限性，实际应用场景下可能会遇到帧率低等问题。因此建议尽可能选用更精简的小型化网络结构如Tiny-YOLOv5以获得更好的用户体验效果。

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