各位大佬们，为什么用神经网络在openmv4上运行不了，怎么解决啊，用模快灵敏度也太低了，识别好慢，救救我吧
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没钱买辣鸡 2021-11-05 22:27关注我的是OpenMv H7Plus ，可以使用tensorFlow lite
不知道你的是不是plus版本
灵敏度低受限于芯片本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 2无用举报
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- 2021-11-05 18:04回答 1 已采纳 我的是OpenMv H7Plus ，可以使用tensorFlow lite不知道你的是不是plus版本灵敏度低受限于芯片
- 2023-03-14 17:17回答 2 已采纳 首先，你需要将舵机连接到OpenMV H4 Plus。然后，你可以使用PWM（脉冲宽度调制）信号来控制舵机的转动角度。 在代码方面，你可以使用OpenMV H4 Plus的图形识别功能来识别物体。当
- 2022-01-14 11:07回答 1 已采纳 可以做到，但是准确度和帧率都比较难优化。可以使用openmv的模板匹配，如果要优化建议使用K210（类似与openmv）或linux板卡做机器视觉
- 2022-01-19 20:31Openmv端 Openmv4 Plus 含神经网络文件
- 2022-10-06 15:23回答 1 已采纳 检查一下tm4c那边的rx脚是不是配成输出了
- 2022-11-10 22:00回答 1 已采纳 最本质就是，opencv是计算机视觉库，而openmv是机器视觉。一个大多用于软件，而另一个是硬件，你说的口罩识别和人体识别如果只涉及操作系统，那就是前者。因为opencv处理效率高，文档多，并且交互
- 2023-03-07 17:58回答 2 已采纳 “Devil组”引证GPT后的撰写：用OpenCV中的特征检测和匹配算法来进行物品识别。具体步骤如下： 使用摄像头获取物品图像，并加载已知物品图像； 将摄像头获取到的图像转化为灰度图像，使用SIFT或
- 2022-06-17 00:27Lionetxx的博客 进而实现机器学习的功能是一个在线网站，是一个为嵌入式产品非常快速地生成嵌入式上面使用的神经网络的模型，非常地易用且快速，大概只需要5min左右就可以训练出一个OpenMV4 Plus上使用的模型机器学习有什么用？...
- 2022-03-25 00:51回答 2 已采纳 需要拆开，用循环控制，如果出现错误进行异常处理后继续。也就是说用 for 循环和 try except 结合。
- 2022-09-05 19:52回答 1 已采纳 波特率不符合，传输数据是会出错的，除非传感器有自适应波特率功能。正常来说传感器的datasheet上会写默认波特率的。对于串口通信来说波特率＝比特率
- 2017-12-05 10:23回答 1 已采纳 use below code $data = 'value from database'; $data = (string)$data $array = str_split($data);
- 2021-06-21 00:44超级网吧的博客 openmv从入手到跑神经网络进行垃圾识别
- 2022-08-17 13:22回答 4 已采纳 关于APP看你喜好了，就像处理文本一样，你可以用word,也可以用wps,甚至记事本,notepad等等你说的这些app表层只是一个文本编辑器，核心是工具链,像编译器连接器什么的，各app差异在于附加
- 2023-07-27 17:492301_76840500的博客 然后再点击被标注的地方，在有图像的框内将需要识别的数字框出，接下来会弹出一个页面。将所有的图片标注完后再进行接下来的步骤就可以了。在导入需要训练的图片后，打开被标注的地方。在其中标注需要识别的数字。
- 2023-07-28 15:30不是笨小孩w的博客 导入拍的200张照片，并找到...生成的代码导入到OpenMV IDE中即可。如果模型符合要求store保存建立的模型。设置训练参数（默认就行）save。标注错的可以在这边修改。生成features。默认training。生成OpenMV代码。
- 2023-07-17 01:26喝茶不品茶的博客 先在openmv进行如下操作： 会有以下画面，主要是左下两个有作用，先分类文件（用上面那个文件夹），如果拍到合适的之后，按下面的... 记得要将下载下来的东西都保存在openmv里的E盘里，再直接使用所生成的代码即可。
- 2023-09-06 02:11代码编织创造的博客 在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV库和神经网络来实现颜色检测器。颜色检测器可以在图像或视频中检测指定颜色的物体，并标记出它们的位置。首先，我们定义一个函数来预处理图像，使其适合输入神经网络模型。你可以...
- 2022-08-28 17:36「已注销」的博客 将i编程二进制的数字，8位%然后下面是将8位数字的字符型转换成整形的数字，结果得到的输入P是8行256列的矩阵matrix是表示怎么获得目标矩阵的，然后进行神经网络的模拟，将matrix矩阵赋值给了T，所以T是一个1行256列...
- 2022-02-11 14:22ReadyGo!!!的博客 python+OpenCV笔记（三十八）：识别手写数字——基于人工神经网络ANN
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