電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>使用 OpenMV Cam 快速開始將機器學習應用于對象檢測

使用 OpenMV Cam 快速開始將機器學習應用于對象檢測

2515145 2022-11-25 | pdf | 440.77KB | 次下載 | 免費

資料介紹

將機器學習 (ML) 應用于對象檢測和分類正成為嵌入式系統行業的迫切需求，尤其是對于物聯網 (IoT)、安全、高級駕駛輔助系統 (ADAS) 和基于工業自動化的系統。但是，對象檢測是一個復雜的主題，而 ML 相對較新，因此開發用于檢測對象的 ML 應用程序可能既困難又麻煩。將機器學習 (ML) 應用于對象檢測和分類正成為嵌入式系統行業的迫切需求，尤其是對于物聯網 (IoT)、安全、高級駕駛輔助系統 (ADAS) 和基于工業自動化的系統。但是，對象檢測是一個復雜的主題，而 ML 相對較新，因此開發用于檢測對象的 ML 應用程序可能既困難又麻煩。例如，對象檢測傳統上需要開發人員學習像 OpenCV 這樣的框架并購買數千美元的計算機設備才能成功。因此，傳統的對象檢測和機器視覺方法不僅耗時，而且價格昂貴。例如，對象檢測傳統上需要開發人員學習像 OpenCV 這樣的框架并購買數千美元的計算機設備才能成功。因此，傳統的對象檢測和機器視覺方法不僅耗時，而且價格昂貴。對于希望將 ML 應用于物體檢測和機器視覺應用而無需成為 ML 專家或花一大筆錢購買設備的工程師來說， SparkFun Electronics的 Python 可編程對于希望將 ML 應用于物體檢測和機器視覺應用而無需成為 ML 專家或花一大筆錢購買設備的工程師來說， SparkFun Electronics的 Python 可編程OpenMV H7OpenMV H7相機模塊是一種創新解決方案。該模塊被設計成一個低成本的“Arduino”類模塊，用于圖像處理和檢測。因此，模塊和軟件生態系統提供了一個獨特而有趣的解決方案，以低成本模塊的形式使用 ML 輕松進行對象檢測和分類。相機模塊是一種創新解決方案。該模塊被設計成一個低成本的“Arduino”類模塊，用于圖像處理和檢測。因此，模塊和軟件生態系統提供了一個獨特而有趣的解決方案，以低成本模塊的形式使用 ML 輕松進行對象檢測和分類。本文介紹了 OpenMV H7 相機模塊，并展示了開發人員如何開始使用 CIFAR-10 計算機視覺圖像數據集將 ML 應用于對象檢測。本文介紹了 OpenMV H7 相機模塊，并展示了開發人員如何開始使用 CIFAR-10 計算機視覺圖像數據集將 ML 應用于對象檢測。OpenMV H7 相機模塊OpenMV H7 相機模塊憑借其功能豐富的軟件庫，OpenMV H7 相機模塊提供了很多幫助開發人員快速創建 ML 應用程序的功能。例如，開發人員可以使用 OpenMV 相機進行面部和眼睛檢測，甚至可以精確跟蹤瞳孔。它可用于創建斑點或標記，然后跟蹤顏色。甚至還有關于如何使用 ML 檢測和跟蹤自定義對象的示例。憑借其功能豐富的軟件庫，OpenMV H7 相機模塊提供了很多幫助開發人員快速創建 ML 應用程序的功能。例如，開發人員可以使用 OpenMV 相機進行面部和眼睛檢測，甚至可以精確跟蹤瞳孔。它可用于創建斑點或標記，然后跟蹤顏色。甚至還有關于如何使用 ML 檢測和跟蹤自定義對象的示例。OpenMV H7 相機模塊是一個單一的集成開發板，包括基于 ML 的對象檢測和分類所需的所有硬件組件，其成本比傳統機器視覺系統低幾個數量級。該模塊相對較小，尺寸僅為 1.4 x 1.75 英寸 (in.)，包括：OpenMV H7 相機模塊是一個單一的集成開發板，包括基于 ML 的對象檢測和分類所需的所有硬件組件，其成本比傳統機器視覺系統低幾個數量級。該模塊相對較小，尺寸僅為 1.4 x 1.75 英寸 (in.)，包括：