OpenMV訓練神經網路模型（目標識別）
一、準備材料：
1.OpenMV4 Plus（低版本的openmv可能算力不夠不支持）
2.一根micro usb的資料線
3.電腦、網路
二、軟體下載
在openMV官網下載openmv IDEhttps://book.openmv.cc/
下載完畢后進入IDE界面：
三、準備資料集：
1.首先在D盤里創建一個新的檔案夾，用來放置一會要存放的資料集：
這里我創建的資料集名為new data
2.打開openmv的IDE，點開工具列并選擇資料集編輯器，點擊新資料集：
選擇剛剛新建的new data檔案夾：
完成后的界面：
3.拍攝需要識別的影像，采集樣本資料
連接上我們的openmv，然后運行程式（這個程式是新建檔案后自動生成的默認程式），可以看到右側出現了拍攝到的實時影像，
這里假設我們需要區分空調遙控板或是電視機遙控板，則我們需要新建兩個不同的檔案夾，例如air_conditioner_RCB和TV_RCB,點擊左側的新建檔案夾按鈕即可新建檔案夾：
接下來就可以開始采集照片了！
（左為電視機遙控器，右為空調遙控器）
4.采集資料集照片：
在連接上openmv后，點擊左側的采集資料來保存當前幀緩沖區內的照片：
（右側為實時影像，左側為保存影像）
在拍照時盡量采用多角度的拍攝，并且大概每組資料在100-200張左右，
采集完畢之后進入下一步，
四、資料集的上傳與訓練
這里使用的是云端的edge impulse網站來進行模型的訓練及自動生成，只需要將我們剛剛得到的資料集上傳即可獲得openmv可使用的訓練模型，并進行目標識別，
1.用戶的登錄
點擊右上角Login in進行登錄，
新用戶需要在這個網站上進行注冊，只要郵箱就可以注冊，
2.新建工程檔案：
選擇第一項，圖片處理，
準備上傳資料，
3.獲得key，通過key在openmv上上傳資料集：
復制這個API KEY（如果沒顯示完全，可以選中后右鍵進入檢查，在網頁源代碼中復制這段文本）
復制完成后打開openmv IDE，找到上傳入口（如圖所示）
點開后將key粘貼進去，
如果沒有顯示錯誤的話（我這里報錯了），可以正常上傳至云端，
若報錯，顯示：
出現該錯誤時，可以直接在網頁端直接上傳照片檔案，
在這上傳檔案，選項可以選擇和圖片一致，
右側顯示上傳完成后，可以進行下一步，
4.選擇處理物件和模式：
這里選擇默認的處理模式
保存后左側選擇Image，并配置：
選擇后保存后繼續配置：
設定好之后點擊下方開始訓練：
完成訓練后，發現資料的準確性還是非常高的（100%）
5.可以選擇配置保存版本
保存了第一版，之后如果需要呼叫可以直接取該版本，
6.匯出訓練模型，移植到openmv中：
選擇openmv后點擊build，生成工程檔案，下載并解壓后得到以下檔案，
將這些檔案移動到openmv的U盤中：
將python檔案拖入IDE中，運行：
可以看到識別的效果還是很不錯的，既是在黑色的背景下依舊能夠識別到空調遙控器，
識別效果還是很不錯的，
當然，它也可以用來識別其他的東西，例如口罩識別，性別識別等等；也可以進行多目標檢測，效果還是很不錯的，
大家可以關注openmv的官網，也有較為詳細的解釋教程，
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標籤：AI
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