基于EdgeImpulse和Arduino的物体检测与分类应用

### 基于Edge Impulse和Arduino的物体检测与分类应用 #### 1. SparkFun Artemis Nano的应用测试 同样的代码可在所有至少有256 KB RAM的Arduino兼容平台上运行。可以考虑在SparkFun Artemis Nano微控制器上测试应用程序。不过，在编写本文时，为SparkFun Artemis Nano编译项目存在一个已知问题。该问题是由于函数名冲突导致的，会抛出以下错误消息：`error: macro "F" passed 2 arguments, but takes just 1`。 这个问题的讨论以及简单的解决方法可在Edge Impulse论坛找到，链接为：[https://forum.edgeimpulse.com/t/macro-f-passed-2-arguments-but-takes-just-1/3026](https://forum.edgeimpulse.com/t/macro-f-passed-2-arguments-but-takes-just-1/3026)。通过将Arduino Edge Impulse库中`src/edge-impulse-sdk/tensorflow/lite/kernels/internal/reference/comparisons.h`里的模板参数`T`更改为不同的名称（例如，`TFLiteFunc`），可以轻松解决这个函数名冲突问题。具体操作步骤如下： 1. 解压从Edge Impulse下载的Arduino Edge Impulse库。 2. 用文本编辑器打开`src/edge-impulse-sdk/tensorflow/lite/kernels/internal/reference/comparisons.h`文件。 3. 在`comparisons.h`文件中，将`F>`替换为`TFLiteFunc>`。 4. 在`comparisons.h`文件中，将`F(`替换为`TFLiteFunc(`。 5. 使用压缩工具再次压缩Arduino Edge Impulse库，并将压缩文件导入到Arduino IDE中。 在SparkFun Artemis Nano上运行代码时，由于该设备上模型的推理时间更好，你可能会在相机预览中观察到稍微更流畅的视频流。这是因为SparkFun Artemis Nano的Arm Cortex - M4 CPU比树莓派Pico的Arm Cortex - M0 + CPU具有更强的计算能力。 #### 2. 基于Edge Impulse和FOMO的树莓派Pico物体检测 可以借助Edge Impulse，使用预训练的FOMO模型为微控制器构建物体检测应用程序。具体步骤如下： - **数据集准备**：通过网络摄像头获取相机帧来准备数据集。 - **模型设计**： - 选择适合基于FOMO架构的物体检测模型的图像分辨率和颜色格式。 - 探索FOMO架构，了解其为何适用于内存受限的设备。 - **模型训练与测试**：训练模型，并在测试数据集和通过网络摄像头获取的实时图像上测试其准确性。 - **模型部署**：实现一个Python脚本以模拟微控制器相机模块，并使用Edge Impulse Inferencing SDK将物体检测模型部署到树莓派Pico上。 #### 3. 使用TensorFlow和Arduino Nano对桌面物体进行分类 卷积神经网络（CNNs）在解决图像分类、物体识别、场景理解和姿态估计等具有挑战性的计算机视觉任务方面表现出色，如今许多现代相机应用都由这些深度学习算法驱动。并且，这些算法现在也能在计算能力有限的微控制器中加速运行。下面将介绍如何结合OV7670相机模块和Arduino Nano对两种桌面物体（杯子和书）进行分类。 ##### 3.1 技术要求 要完成相关实践，需要以下设备和工具： | 名称 | 数量 | | ---- | ---- | | Arduino Nano 33 BLE Sense | 1个 | | 微型USB数据线 | 1条 | | 半尺寸无焊面包板 | 1个 | | OV7670相机模块 | 1个 | | 按钮 | 1个 | | 公对母跳线 | 18根 | | 装有Linux、macOS或Windows的笔记本电脑/台式机 | 1台 | | Google Drive账户 | 1个 | ##### 3.2 使用OV7670相机模块拍照 - **选择OV7670相机模块的原因**： - **低分辨率支持**：微控制器内存有限，OV7670能输出QVGA（320x240）和QQVGA（160x120）的低分辨率图像。 - **颜色格式支持**：支持多种颜色格式，如RGB565和YUV422，不同颜色格式对图像内存占用和质量有影响。 - **软件库支持**：为Arduino Na