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标题: 《DNK210使用指南 -CanMV版 V1.0》第四十七章 MNIST实验 [打印本页]

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作者: 正点原子    时间: 11 小时前
标题: 《DNK210使用指南 -CanMV版 V1.0》第四十七章 MNIST实验
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1）实验平台：正点原子DNK210开发板
2）购买链接：https://detail.tmall.com/item.htm?id=782801398750
3）全套实验源码+手册+视频下载地址：http://openedv.com/thread-348335-1-1.html
4）正点原子官方B站：https://space.bilibili.com/394620890
5）正点原子手把手教你学DNK210快速入门视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1kD421G7fu
6）正点原子FPGA交流群：132780729 ()

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第四十七章 MNIST实验

       在上一章节中，介绍了利用maix.KPU模块实现了车牌的检测和识别，本章将继续介绍利用maix.KPU模块实现的MNIST识别。通过本章的学习，读者将学习到MNIST识别应用在CanMV上的实现。
       本章分为如下几个小节：
       47.1 maix.KPU模块介绍
       47.2 硬件设计
       47.3 程序设计
       47.4 运行验证

       47.1 maix.KPU模块介绍
       有关maix.KPU模块的介绍，请见第39.1小节《maix.KPU模块介绍》。

       47.2 硬件设计

       47.2.1 例程功能
       1. 获取摄像头输出的图像，对图像进行预处理后，送入KPU进行MNIST手写数字识别，然后在LCD上显示识别出的数字和其对应的得分。

       47.2.2 硬件资源
       本章实验内容，主要讲解maix.KPU模块的使用，无需关注硬件资源。

       47.2.3 原理图
       本章实验内容，主要讲解maix.KPU模块的使用，无需关注原理图。

       47.3 程序设计

       47.3.1 maix.KPU模块介绍
       有关maix.KPU模块的介绍，请见第47.1小节《maix.KPU模块介绍》。

       47.3.2 程序流程图

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图47.3.2.1 人脸识别实验流程图

       47.3.3 main.py代码
       main.py中的脚本代码如下所示：

1. import lcd
   
2. import sensor
   
3. import gc
   
4. from maix import KPU
   
5. 
   
6. lcd.init()
   
7. sensor.reset()
   
8. sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
   
9. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
   
10. sensor.set_hmirror(False)
    
11. 
    
12. # 构造并初始化MNIST识别KPU对象
    
13. mnist_recognizer = KPU()
    
14. mnist_recognizer.load_kmodel("/sd/KPU/uint8_mnist_cnn_model.kmodel")
    
15. 
    
16. while True:
    
17.     # 获取摄像头输出图像
    
18.     img = sensor.snapshot()
    
19.     roi = ((img.width() - img.height()) // 2, 0, img.height(), img.height())
    
20.     img.draw_rectangle(roi, color=(0, 255, 0))
    
21.     # 对图像进行预处理
    
22.     gray_img = img.copy(roi)
    
23.     gray_img.to_grayscale()
    
24.     gray_img.resize(112, 112)
    
25.     gray_img.invert()
    
26.     gray_img.strech_char(1)
    
27.     gray_img.pix_to_ai()
    
28.     # 将图像送入卷积神经网络进行识别，并获取识别结果
    
29.     output = mnist_recognizer.run_with_output(gray_img, getlist=True)
    
30.     number = output.index(max(output))
    
31.     score = KPU.sigmoid(max(output))
    
32.     img.draw_string(2, 2, str(number), color=(255, 0, 0), scale=1.5)
    
33.     img.draw_string(2, 16 + 2, str(score), color=(255, 0, 0), scale=1.5)
    
34.     del gray_img
    
35.     lcd.display(img)
    
36.     gc.collect()

复制代码

       可以看到一开始是先初始化了LCD和摄像头，并分别构造并初始化了用于MNIST手写数字识别的KPU对象。
       然后便是在一个循环中不断地获取摄像头输出的图像，在对图像进行预处理后，将图像送入卷积神经网络中进行计算和识别，最后将识别出的结果在图像上进行绘制，然后在LCD上显示图像。

       47.4 运行验证
       将DNK210开发板连接CanMV IDE，点击CanMV IDE上的“开始(运行脚本)”按钮后，将摄像头对手写数字，让其采集到手写数字图像，接着便可以看到LCD上显示了MNIST手写数字识别的结果，显示了识别出的数字结果及其对应的得分，如下图所示：

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图47.4.1 LCD显示MNIST识别实验结果

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