openmv YOLO
时间: 2023-08-02 15:10:22 浏览: 268
OpenMV是一种开源的机器视觉框架,而OpenCV是一种开源计算机视觉库。它们都是用于实现视觉应用的工具,但OpenMV可以在MCU上运行,而OpenCV可以在多种框架的CPU上运行。OpenMV相对于OpenCV来说更轻量化,但在处理复杂图形信息和高级图像能力方面相对较弱。[1]
关于YOLO,它是一种目标检测算法,全称为You Only Look Once。它可以实现实时目标检测和定位,具有较高的准确性和速度。在OpenMV中,也可以使用YOLO算法进行目标检测。通过使用OpenMV和YOLO,你可以在MCU上实现实时目标检测应用。
相关问题
openmv使用YOLO
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!
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]。
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