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[教程] 基于行空板的shufflenetv2物体分类项目

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一、实践目标
本项目在行空板上外接USB摄像头，通过摄像头来识别物体，找到画面中的方形物体并将其框出。

二、知识目标
学习使用opencv进行图像处理及形状检测的方法。

三、实践准备
硬件清单：

软件使用：Mind+编程软件x1

四、实践过程
1、硬件搭建
1、将摄像头接入行空板的USB接口。

2、通过USB连接线将行空板连接到计算机。

2、软件编写
第一步：打开Mind+，远程连接行空板

第二步：在“行空板的文件”中新建一个名为AI的文件夹，在其中再新建一个名为“基于行空板的shufflenetv2物体分类项目”的文件夹，导入本节课的依赖文件。

第三步：编写程序
在上述文件的同级目录下新建一个项目文件，并命名为“main.py”。
示例程序：

import os

# 设置NCNN的环境变量
os.environ["NCNN_HOME"] = os.getcwd()

import sys
import cv2
import time
import numpy as np
import ncnn
# 导入ncnn的模型库
from ncnn.model_zoo import get_model
# 导入工具函数
from utils import print_topk

# 打开默认的摄像头设备
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 设置摄像头的分辨率为320x240
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)
# 设置摄像头的缓冲区大小为1，这样可以减少延迟
cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)

# 创建一个名为'image'的全屏窗口
cv2.namedWindow('image',cv2.WND_PROP_FULLSCREEN)    #Set the windows to be full screen.
cv2.setWindowProperty('image', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)    #Set the windows to be full screen.

# 从模型库中获取ShuffleNetV2模型，使用4个线程进行推理
net = get_model("shufflenetv2", num_threads=4, use_gpu=False)

# 主循环
while cap.isOpened():
    # 从摄像头中读取一帧
    success, image = cap.read()
    # 如果读取失败，则忽略这一帧
    if not success:
        print("Ignoring empty camera frame.")
        # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'.
        continue

    # 使用ShuffleNetV2模型对图像进行分类，得到每个类别的分数
    cls_scores = net(image)

    # 在图像上打印出前三个最可能的类别
    image = print_topk(cls_scores, 3, image)

    # 将图像逆时针旋转90度
    image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
    # 显示图像
    cv2.imshow('image', image)
    # 如果按下了'ESC'键，则退出循环
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
        break
# 释放摄像头设备
cap.release()
复制代码

3、运行调试
第一步：运行主程序
运行“main.py”程序，可以看到初始时屏幕上显示着摄像头拍摄到的实时画面，将摄像头画面对准一个物体（如鼠标），可以看到概率最大的前三类结果被显示在了屏幕上，其中，概率最高的为“mouse,computer mouse”即鼠标。

4、程序解析
在上述的“main.py”文件中，我们主要通过opencv库来调用摄像头，实时地从摄像头中读取图像，然后使用ShuffleNetV2模型对图像进行分类，并在图像上打印出前三个最可能的类别。整体流程如下，
①初始化：程序启动时，会设置NCNN的环境变量。然后，打开默认的摄像头设备，并设置摄像头的分辨率和缓冲区大小。接着，创建一个名为'image'的全屏窗口，用于显示图像。最后，从模型库中获取ShuffleNetV2模型，并设置相关参数。
②主循环：程序进入一个无限循环，在每次循环中，程序会执行以下操作：
· 从摄像头中读取一帧。如果读取失败，则忽略这一帧，继续下一次循环。
· 使用ShuffleNetV2模型对读取到的帧进行分类，得到每个类别的分数。
· 在读取到的帧上打印出前三个最可能的类别。打印方式是在图像上添加文本，文本内容是类别的名称和对应的分数。
· 将打印后的帧逆时针旋转90度，然后在窗口中显示出来。旋转是为了使图像的显示方向与摄像头的拍摄方向一致。
③用户交互：在每次循环的最后，程序会检查用户的键盘输入。如果用户按下了'ESC'键，那么程序会退出主循环。
④结束：当主循环结束时，程序会释放摄像头设备，然后退出。这是为了释放摄像头设备占用的资源，使其可以被其他程序使用。

五、知识园地
1. 了解ShuffleNetV2模型
ShuffleNet V2 是一种轻量级的深度神经网络架构，专为在计算和内存资源有限的设备（比如智能手机或嵌入式设备）上运行而设计。它由FaceBook的研究团队在2018年提出，并在ImageNet图像分类任务上取得了很好的性能。
ShuffleNet V2的主要特点是引入了两种新的操作：channel shuffle（通道混洗）和pointwise group convolution（分组卷积）。这两种操作可以有效地减少模型的计算量和参数数量，同时保持良好的性能。

1. Channel Shuffle（通道混洗）：这是一种操作，它会重新排列输入特征图的通道顺序。这样可以增加不同通道之间的信息交换，从而提高模型的表示能力。
2. Pointwise Group Convolution（分组卷积）：这是一种特殊的卷积操作，它会将输入特征图的通道分成若干组，然后在每一组内部进行卷积。这样可以减少模型的计算量和参数数量，同时保持良好的性能。
ShuffleNet V2的另一个特点是模型架构的设计原则，包括等通道数卷积、均衡的宽度和输出通道数以及逐渐增大的输出通道数等，这些设计都是为了平衡模型的计算量、参数数量和性能。
总的来说，ShuffleNet V2是一种高效、轻量级的深度神经网络架构，适合在资源有限的设备上进行图像分类和其他计算机视觉任务。