openmv使用YOLO
时间: 2023-09-16 07:13:55 浏览: 384
Openvino可以使用YOLOv7模型进行目标检测。你可以通过在Openvino的官方Github上下载YOLOv7模型的示例代码。Openvino本身已经支持PB和ONNX格式的模型，所以你不需要将其转换成IR文件格式，可以直接在Openvino中使用。你可以按照以下步骤使用YOLOv7模型进行目标检测:
1. 在Github上克隆YOLOv7_OpenVINO_cpp-python仓库：
```
git clone https://github.com/OpenVINO-dev-contest/YOLOv7_OpenVINO_cpp-python.git
```
2. 进入到YOLOv7_OpenVINO_cpp-python目录下的cpp文件夹：
```
cd YOLOv7_OpenVINO_cpp-python/cpp
```
3. 创建一个build文件夹，并进入该文件夹：
```
mkdir build
cd build
```
4. 使用CMake生成Makefile：
```
cmake ..
```
5. 编译生成可执行文件：
```
make
```
6. 运行可执行文件：
```
./yolov7_cpp
```
这样就可以使用YOLOv7模型进行目标检测了。希望对你有所帮助！
相关问题
openmv与yolo
### 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]。
openmv嵌入yolo
### 实现 OpenMV 和 YOLO 的集成
在 OpenMV 中嵌入 YOLO 模型以实现目标检测是一项复杂的任务，因为 OpenMV 是一款资源受限的设备，而 YOLO 模型通常计算量较大。以下是关于如何在 OpenMV 上运行 YOLO 模型的关键点：
#### 资源约束下的模型优化
由于 OpenMV 设备内存有限且处理能力较低，因此需要对 YOLO 模型进行裁剪和量化操作。Tiny-YOLO 或 Nano-YOLO 这样的轻量化版本更适合此类硬件环境[^1]。
#### 使用 OpenMV 提供的支持库
OpenMV 支持 TensorFlow Lite 和其他机器学习框架的小规模部署。可以利用这些支持来加载经过转换后的 Tiny-YOLO 模型文件（通常是 `.tflite` 文件）。具体方法如下：
- 将训练好的 YOLO 模型导出为 TensorFlow Lite 格式。
- 部署到 OpenMV 并通过其脚本接口调用推理函数[^2]。
```python
import sensor, image, time, 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 TFLite model
net = tf.load('yolo_model.tflite')
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
# Run inference on loaded network with current frame as input
out = net.forward(img)
for obj in out:
print("Detected:", obj.label(), "Confidence:", obj.confidence())
print(clock.fps()) # Note: Your OpenMV Cam runs about half as fast when connected.
```
上述代码展示了如何初始化摄像头模块并加载预训练的 YOLO 模型来进行实时推断[^3]。
#### 数据预处理与后处理
为了使输入数据适配于 YOLO 输入层的要求，在每帧图像送入网络之前需做适当调整；同样地，从神经网络得到的结果也需要进一步解析才能获得最终的目标框坐标以及类别标签信息[^4]。
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标签：“xfirespring”表明文档、代码示例或者讨论集中于XFire和Spring的整合技术。
文件列表中的“index.jsp”通常是一个Web应用程序的入口点，它可能用于提供一个用户界面，通过这个界面调用Web服务或者展示Web服务的调用结果。“WEB-INF”是Java Web应用中的一个特殊目录，它存放了应用服务器加载的Servlet类文件和相关的配置文件，例如web.xml。web.xml文件中定义了Web应用程序的配置信息，如Servlet映射、初始化参数、安全约束等。“META-INF”目录包含了元数据信息，这些信息通常由部署工具使用，用于描述应用的元数据，如manifest文件，它记录了归档文件中的包信息以及相关的依赖关系。
整合XFire和Spring框架，具体知识点可以分为以下几个部分：
1. XFire框架概述
XFire是一个开源的Web服务框架，它是基于SOAP协议的，提供了一种简化的方式来创建、部署和调用Web服务。XFire支持多种数据绑定，包括XML、JSON和Java数据对象等。开发人员可以使用注解或者基于XML的配置来定义服务接口和服务实现。
2. Spring框架概述
Spring是一个全面的企业应用开发框架，它提供了丰富的功能，包括但不限于依赖注入、面向切面编程（AOP）、数据访问/集成、消息传递、事务管理等。Spring的核心特性是依赖注入，通过依赖注入能够将应用程序的组件解耦合，从而提高应用程序的灵活性和可测试性。
3. XFire和Spring整合的目的
整合这两个框架的目的是为了利用各自的优势。XFire可以用来创建Web服务，而Spring可以管理这些Web服务的生命周期，提供企业级服务，如事务管理、安全性、数据访问等。整合后，开发者可以享受Spring的依赖注入、事务管理等企业级功能，同时利用XFire的简洁的Web服务开发模型。
4. XFire与Spring整合的基本步骤
整合的基本步骤可能包括添加必要的依赖到项目中，配置Spring的applicationContext.xml，以包括XFire特定的bean配置。比如，需要配置XFire的ServiceExporter和ServicePublisher beans，使得Spring可以管理XFire的Web服务。同时，需要定义服务接口以及服务实现类，并通过注解或者XML配置将其关联起来。
5. Web服务实现示例：“HELLOworld”
实现一个Web服务通常涉及到定义服务接口和服务实现类。服务接口定义了服务的方法，而服务实现类则提供了这些方法的具体实现。在XFire和Spring整合的上下文中，“HELLOworld”示例可能包含一个接口定义，比如`HelloWorldService`，和一个实现类`HelloWorldServiceImpl`，该类有一个`sayHello`方法返回"HELLO world"字符串。
6. 部署和测试
部署Web服务时，需要将应用程序打包成WAR文件，并部署到支持Servlet 2.3及以上版本的Web应用服务器上。部署后，可以通过客户端或浏览器测试Web服务的功能，例如通过访问XFire提供的服务描述页面（WSDL）来了解如何调用服务。
7. JSP与Web服务交互
如果在应用程序中使用了JSP页面，那么JSP可以用来作为用户与Web服务交互的界面。例如，JSP可以包含JavaScript代码来发送异步的AJAX请求到Web服务，并展示返回的结果给用户。在这个过程中，JSP页面可能使用XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API与Web服务进行通信。
8. 项目配置文件说明
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1. images.dat：这个文件名表明，这是一个包含图像数据的文件，很可能包含了用于软件界面展示的图片，如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中，这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。
2. library.dat：这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件，可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。
3. 驾校一点通小型汽车专用.exe：这是一个可执行文件，是软件的主要安装程序。根据标题推测，这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常，小型汽车（C1类驾照）需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。
4. 使用说明.html：这个文件是软件使用说明的文档，通常以网页格式存在，用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。
综合以上信息，我们可以挖掘出以下几个相关知识点：
- 软件类型：辅助学习软件，专门针对驾驶考试设计。
- 应用领域：主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。
- 文件类型：包括图片文件（images.dat）、库文件（library.dat）、可执行文件（.exe）和网页格式的说明文件（.html）。
- 功能内容：可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。
- 版本信息：软件很可能最早发布于2007年，后续可能有多个版本更新。
- 用户群体：主要面向小型汽车驾照考生，即C1类驾照学员。
- 使用方式：用户需要将.exe安装文件进行安装，然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作，从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。
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### 知识点详解
#### EIA-CEA 861B标准的历史和重要性
EIA-CEA 861B标准是随着数字视频接口（Digital Visual Interface，DVI）和后来的高带宽数字内容保护（High-bandwidth Digital Content Protection，HDCP）等技术的发展而出现的。该标准之所以重要，是因为它定义了电视、显示器和其他显示设备之间如何交互时间参数和显示能力信息。这有助于避免兼容性问题，并确保消费者能有较好的体验。
#### Timing信息
Timing信息指的是关于视频信号时序的信息，包括分辨率、水平频率、垂直频率、像素时钟频率等。这些参数决定了视频信号的同步性和刷新率。正确配置这些参数对于视频播放的稳定性和清晰度至关重要。EIA-CEA 861B标准规定了多种推荐的视频模式（如VESA标准模式）和特定的时序信息格式，使得设备制造商可以参照这些标准来设计产品。
#### EDID
EDID是显示设备向计算机或其他视频源发送的数据结构，包含了关于显示设备能力的信息，如制造商、型号、支持的分辨率列表、支持的视频格式、屏幕尺寸等。这种信息交流机制允许视频源设备能够“了解”连接的显示设备，并自动设置最佳的输出分辨率和刷新率，实现即插即用（plug and play）功能。
EDID的结构包含了一系列的块（block），其中定义了包括基本显示参数、色彩特性、名称和序列号等在内的信息。该标准确保了这些信息能以一种标准的方式被传输和解释，从而简化了显示设置的过程。
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随着技术的进步，EIA-CEA 861B标准也在不断地更新和修订。例如，随着4K分辨率和更高刷新率的显示技术的发展，该标准已经扩展以包括支持这些新技术的时序和EDID信息。任何显示设备制造商在设计新产品时，都必须考虑最新的EIA-CEA 861B标准，以确保兼容性。
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