为什么openmv训练和测试准确率都挺高，应用却总是识别错误

Question

单纯的识别这盒子上的数字，本来想一次识别多个训练的这个模型，但应用发现准确率不高，是距离问题吗？，原先训练周期更大情况下训练集测试集都有近90%准确率。
如果我改成固定位每次识别上下两个数字，或者模板匹配，会不会更准确一些？
希望可以解答一下用edgeimplus训练时的注意 事项和如何训练能准确些。

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

你提到的问题非常常见，尤其是在使用 OpenMV 或类似嵌入式视觉系统进行图像识别时。虽然在训练阶段（如使用 EdgeImpulse）模型的训练准确率和测试准确率都较高，但在实际部署中却出现识别错误的情况。这可能涉及多个因素，下面我将详细分析原因，并提供解决方案、注意事项以及优化建议。

---

一、为什么训练准确率高但实际应用效果差？

1. 数据分布不一致

• 训练集与实际应用场景的数据存在差异。
  • 比如：训练时用的是正面拍摄、光线均匀、背景干净的照片；
  • 而实际应用中可能存在：
    • 光线变化
    • 镜头抖动
    • 不同角度
    • 背景干扰
    • 图像模糊或噪声

重点提示： 训练数据要尽可能贴近真实应用场景！

2. 模型泛化能力不足

• 模型可能过拟合训练数据，导致对新数据（如不同光照、角度）表现不佳。
• 尤其是当训练样本数量较少或类别不平衡时，问题更明显。

3. 图像预处理差异

• 在训练时使用的图像预处理方式（如灰度化、归一化、裁剪等）可能与实际应用中不同。
• OpenMV 的摄像头图像可能有分辨率、色彩空间、对比度等差异。

4. 模型复杂度与硬件限制

• EdgeImpulse 模型部署到 OpenMV 时，可能会进行量化、压缩，导致精度下降。
• 如果模型太复杂，OpenMV 的计算资源不足以支持，也可能影响识别效果。

---

二、如何提高识别准确率？（解决方案）

1. 优化训练数据

• 采集更多真实场景下的图像，包括不同角度、光照、背景等。
• 确保每个类别的样本数量均衡。
• 使用数据增强技术（如旋转、翻转、亮度调整）来增加多样性。

示例代码（Python）（用于训练前的数据增强）：

from PIL import Image, ImageOps

def augment_image(image_path):
    img = Image.open(image_path)
    # 翻转
    flipped_img = ImageOps.mirror(img)
    flipped_img.save("flipped_" + image_path)
    # 旋转
    rotated_img = img.rotate(90)
    rotated_img.save("rotated_" + image_path)

2. 调整模型结构

• 选择适合嵌入式设备的轻量模型（如 MobileNet、TinyML 模型）。
• 可以尝试使用 EdgeImpulse 的 AutoML 功能，让平台自动优化模型结构。

3. 改进图像预处理逻辑

• 在 OpenMV 中添加图像预处理模块（如灰度化、直方图均衡、二值化等），使输入图像更接近训练时的格式。
• 示例代码（OpenMV）：

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)  # 灰度化
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)        # 设置分辨率为 320x240
sensor.skip_frames(time=2000)

while True:
    img = sensor.snapshot()
    img.binary([ (128, 255) ])  # 二值化
    # 进行目标检测或分类
    # ...

4. 使用固定位置识别（模板匹配）

• 如果你想识别固定位置的两个数字（例如盒子上的两个数字），可以考虑使用 模板匹配（Template Matching）。
• 相比深度学习模型，模板匹配对光照和位置变化更鲁棒。

优点：

• 对于固定位置、固定大小的目标识别更稳定。
• 计算资源占用少，适合 OpenMV。

缺点：

• 对目标变形、遮挡敏感。
• 需要预先准备多个模板图像。

5. 分步识别（先定位再识别）

• 先使用边缘检测或颜色识别找到数字区域，再进行识别。
• 例如：
  • 用颜色阈值找到数字所在的区域；
  • 再对这个区域进行识别。

---

三、EdgeImpulse 训练注意事项

1. 确保训练数据与测试数据来自同一来源

• 即使训练准确率高，如果测试数据与实际应用数据差距大，模型依然无法良好工作。

2. 使用交叉验证（Cross Validation）

• 分割训练集、验证集、测试集，避免模型只在训练集上表现好。

3. 监控训练损失与验证损失

• 如果训练损失低但验证损失高，说明模型过拟合了。
• 可以通过正则化、早停（Early Stopping）等方式改善。

4. 使用正确的标签格式

• 在 EdgeImpulse 中，确保标签格式正确（如 label_name、value 等）。

5. 导出模型时选择合适的格式

• 导出为 .tflite 或 .onnx 格式时，注意是否支持 OpenMV 的推理引擎。

---

四、推荐方案：固定位置识别 + 模板匹配

如果你的任务是识别盒子上的两个固定位置的数字，可以考虑以下流程：

步骤 1：预处理图像

• 使用 OpenMV 进行灰度化、二值化、边缘检测等。

步骤 2：定位数字区域

• 使用颜色阈值或形状检测找到数字所在的位置。

步骤 3：模板匹配

• 使用已有的数字模板图像（0-9）进行匹配。

示例代码（OpenMV）：

import sensor, image, math, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 加载模板图像
template_0 = image.Image("0_template.jpg")
template_1 = image.Image("1_template.jpg")
# ... 加载其他数字模板

while True:
    img = sensor.snapshot()

    # 找到数字区域（假设已知位置）
    roi = img[100:150, 100:150]  # 假设数字在该区域内

    # 进行模板匹配
    match_0 = roi.find_template(template_0, 0.7, step=4, search=image.SEARCH_EX)
    if match_0:
        print("Found 0")

    match_1 = roi.find_template(template_1, 0.7, step=4, search=image.SEARCH_EX)
    if match_1:
        print("Found 1")

---

五、总结

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 训练准确率高但实际识别失败 | 数据分布不一致、模型泛化能力差 | | 提高识别准确率 | 优化训练数据、调整模型结构、改进预处理 | | 使用模板匹配 | 更适合固定位置、固定大小的目标识别 | | EdgeImpulse 注意事项 | 数据一致性、交叉验证、模型格式选择 |

---

如果你愿意提供具体的训练数据、模型配置或代码片段，我可以进一步帮你分析问题并给出定制化的优化建议。