【MaixPy 教程】用mixly玩转K210——一键本地模型训练
【MaixPy系列教程:】
首先十分感谢童芯创悟公司赠送的MixNo 旗舰版有:MixNo主板*1、typeC数据线、M12基座摄像头*1、wifi天线*1、喇叭扬声器*1、专用4G内存卡*1、读卡器*1、摄像头延长线*1、可调焦距摄像头*1、摄像头支架*1、等等 通用基于mixly【米思齐】二次魔改开发增加了MicroPython[k210_MixPY] 重磅推出Mixly4MxiPY_V1.2.0 版本,集成丰富图形化指令,完全简单低门槛入门人工智能应用.
MixNo硬件配置介绍:
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搭载Kendryte K210,双核64位CPU、双精度FPU,神经网络处理器KPU
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板载M12基座OV2640摄像头,方便更换不同镜头应用不同场合
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定制摄像头金属支架,方便摄像头前后置安装,及不同角度旋转
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板载2.4寸全彩TFT屏,开模金属罩有效保护屏幕
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依照Arduino Uno造型设计,既可以兼容其拓展板及传感器
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模拟输入ADC,采用12位PGA可调增益,可方便采集信号
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板载高灵敏硅麦,可以进行语音控制
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板载ESP8525,WiFi芯片,及方便进行物联网操作
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图形化编程,丰富的图形库
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硬件涵盖:NES黑白游戏、摄像头、WiFi、显示屏、音视频播放、物联网、人工智能、机器听觉、机器视觉等
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MixNo 不只是单单传感器,而是要当主控编程使的
在Mixly4MxiPY_V1.2.0 版本增加AI本地模型训练功能,可以进行一键本地模型训练,让人工智能触手可及。
好了废话不多说了,开始本项目的教程吧!
准备阶段
- 四个需要训练的物品(电池、橡皮、订书钉、透明胶带)
- MixNo主控板(如果没有的,可以用其他K210主控代替)
程序设计
1.准备训练物品并录入名称 (理论数量不限,目前只支持英文名)
2.填写总的训练拍照数量(如四个物品,每个训练5张,总共20,并不同角度训练)保存模型下次直接模型加载,不需要再次训练模型
这个积木块主要调用了Mixly4MxiPY_AIOT_V1.2.5\mpBuild\K210_MixPY\libailocal.py 文件进行本地模型的训练:
运行程序后,屏幕提示让我用key键进行模型的录入,MixNo的key键与GPIOHS17引脚相连,如果用的是是sipeed 的maix dock主控板,改成GPIOHS16即可(boot键)。
4.运行模型,在液晶屏上显示返回识别到物品名称及置信度。
这样一个完整的本地模型训练就完成了。可是如果MixNo重启时,又会进行本地模型的训练。如果调用已经训练好的模型呢?只需要更改一步即可:
将模型训练积木块禁止,加上模型加载积木块即可!是不是 VERY EASY啊!!
程序演示
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