OpenMv 数字识别必须用SD卡才可以吗

Question

最近在准备电赛，关于数字识别看了一些教程，之前官方好像有直接识别数字的例程，评论区说现在不能用，在CSDN上搜，说得拍照存在SD卡使用，我们的openmv是4 plus版，求解疑

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

OpenMV 4 Plus 版本是否必须使用 SD 卡进行数字识别？

答案是：不必须。
虽然在某些教程中提到需要将图像保存到 SD 卡 进行识别，但这并不是 OpenMV 数字识别的唯一方式。OpenMV 的 机器学习模型（如 MNIST 模型） 可以直接在 内存中运行，无需依赖 SD 卡。

---

一、为什么有人会说“必须用 SD 卡”？

1. 早期版本限制
   在 OpenMV 的早期版本中，由于内存和处理能力有限，可能需要将图像保存到 SD 卡，再通过外部程序进行识别。

2. 训练模型时需要 SD 卡
   如果你自行训练了一个新的数字识别模型（例如使用 TensorFlow 或 Keras 训练），那么你需要将模型文件保存到 SD 卡，然后加载到 OpenMV 中。

3. 图像存储与调试需要
   有些开发者为了调试或保存图像数据，会习惯性地将图片存入 SD 卡，但这不是识别功能本身的硬性要求。

---

二、OpenMV 4 Plus 实现数字识别的正确方式

✅ 方法一：使用内置的 MNIST 模型（无需 SD 卡）

OpenMV 提供了预训练的 MNIST 手写数字识别模型，可以直接在代码中调用：

import sensor, image, time, ml

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 加载预训练的 MNIST 模型
model = ml.load("/models/mnist/model.mldb")

while True:
    img = sensor.snapshot()

    # 找到所有白色区域（数字）
    blobs = img.find_blobs([255], invert=True, area_threshold=100)

    for blob in blobs:
        # 裁剪出数字区域
        digit_img = img.copy(blob.rect())
        digit_img = digit_img.resize(28, 28)  # 调整为 28x28 大小

        # 使用 ML 模型进行预测
        result = model.predict(digit_img)
        print("Predicted digit:", result[0])

⚠️ 注意：/models/mnist/model.mldb 是 OpenMV 自带的模型文件，不需要 SD 卡，只要模型文件已经上传到 OpenMV 的 flash 存储 中即可。

---

✅ 方法二：使用自定义模型（需要 SD 卡）

如果你要使用自己训练的模型（如使用 TensorFlow Lite 或 PyTorch 训练的模型），则需要将模型文件保存到 SD 卡，然后通过以下方式加载：

import sensor, image, time, ml

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

# 加载自定义模型（从 SD 卡读取）
model = ml.load("/sd/model.tflite")  # 假设模型在 SD 卡上

while True:
    img = sensor.snapshot()

    # 找到数字区域并进行识别
    # ... 同上 ...

⚠️ 此时需要将模型文件（如 .tflite, .onnx, .kmodel 等）拷贝到 SD 卡，并确保路径正确。

---

三、是否必须使用 SD 卡？总结如下：

| 场景 | 是否需要 SD 卡 | |------|----------------| | 使用 OpenMV 内置的 MNIST 模型 | ❌ 不需要 | | 使用自定义训练的模型 | ✅ 需要（模型文件需存于 SD 卡） | | 仅用于调试或保存图像 | ✅ 可选（但非必须） |

---

四、推荐方案（适合电赛）

推荐使用 OpenMV 内置的 MNIST 模型，因为：

• 无需 SD 卡，简化系统结构；
• 实时性强，适合嵌入式环境；
• 官方支持，稳定性高。

---

五、常见问题解答

Q1: OpenMV 4 Plus 支持哪些 ML 模型？

• 支持 .mldb 格式的模型（OpenMV 自带）；
• 支持 .tflite（TensorFlow Lite）模型（需 SD 卡）；
• 不支持 .pth（PyTorch）等格式，需转换为其他格式。

Q2: 如何将模型上传到 OpenMV？

• 使用 OpenMV IDE，连接设备后，选择 File -> Upload File；
• 将模型文件（如 model.mldb）上传到 /models/ 文件夹。

Q3: 数字识别效果不好怎么办？

• 调整阈值：使用 find_blobs() 时设置合适的灰度阈值；
• 图像预处理：可以添加 img.binary() 或 img.gaussian() 等增强图像质量；
• 优化模型：如果使用自定义模型，建议对图像进行标准化处理（如归一化、缩放）。

---

六、完整示例代码（基于 MNIST 模型）

import sensor, image, time, ml

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 加载预训练的 MNIST 模型
model = ml.load("/models/mnist/model.mldb")

while True:
    img = sensor.snapshot()

    # 寻找白色区域（假设数字为白色）
    blobs = img.find_blobs([255], invert=True, area_threshold=100)

    for blob in blobs:
        # 裁剪出数字区域
        digit_img = img.copy(blob.rect())
        digit_img = digit_img.resize(28, 28)  # 调整为 28x28 大小

        # 使用 ML 模型进行预测
        result = model.predict(digit_img)
        print("Predicted digit:", result[0])

    time.sleep_ms(100)

---

七、总结

✅ 结论：
OpenMV 4 Plus 不必须使用 SD 卡进行数字识别，你可以直接使用内置的 MNIST 模型实现识别功能。
✅ 推荐做法：
使用 OpenMV 内置模型，避免依赖 SD 卡，提升系统稳定性和实时性。

如有更多关于模型训练、图像处理等问题，欢迎继续提问！