openmv识别手写数字
时间: 2025-05-17 10:03:18 浏览: 32
### OpenMV 实现手写数字识别
OpenMV 是一款功能强大的嵌入式视觉开发平台,支持图像处理和机器学习任务。要实现手写数字识别,可以利用其内置的机器学习库和支持向量机(SVM)模型[^1]。
以下是通过 OpenMV IDE 编写的手写数字识别示例代码:
#### 示例代码
```python
import sensor, image, time, math, os, tf
sensor.reset() # 复位传感器并初始化参数
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置灰度模式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置分辨率 QVGA (320x240)
sensor.skip_frames(time=2000) # 跳过初始帧等待稳定
clock = time.clock()
# 加载训练好的 TensorFlow Lite 模型用于手写数字分类
net = tf.load('mnist.tflite') # MNIST 数据集预训练模型
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot().histeq() # 获取当前摄像头画面并直方图均衡化
img_copy = img.copy(roi=(80, 60, 160, 120)) # 截取感兴趣区域 ROI
# 将图片缩放到 28x28 并转换为单通道输入
small_img = img_copy.resize(28, 28)
# 使用模型预测
out = net.forward(small_img)
# 输出最大概率对应的类别索引
max_index = out.index(max(out))
confidence = int(max(out)*100) # 计算置信度百分比
# 显示结果
img.draw_string(2,2, "Predicted Digit: %d (%d%%)"%(max_index,confidence), color=(255,), scale=2)
print("Predicted Digit:", max_index, "(Confidence:", confidence, "%)")
```
上述代码实现了以下功能:
- 初始化摄像头设置,并调整到适合手写数字识别的灰度模式。
- 利用 `tf.load` 方法加载预先训练好的 MNIST 数字分类模型。
- 对采集的画面进行裁剪、缩小至标准尺寸(28×28),以便匹配模型输入需求。
- 预测结果显示在屏幕上,并打印每帧检测的结果及其置信度。
#### 关键点说明
1. **MNIST 数据集**:这是一个广泛使用的手写数字数据集,通常用来训练神经网络模型。可以通过 TensorFlow 工具链将其导出为 `.tflite` 文件供 OpenMV 使用。
2. **TensorFlow Lite 支持**:OpenMV 提供了对 TensorFlow Lite 的原生支持,允许开发者轻松部署经过优化的小规模深度学习模型。
3. **ROI 区域选取**:为了提高效率和准确性,在实际应用中可以根据具体场景定义合适的感兴趣区域(Region of Interest, ROI)。这里选择了中心部分作为默认值。
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