图像识别从入门到精通：半小时打造你的Esp32-Cam物体识别神器

2024-02-05 11:55:35

用 Esp32-Cam 和 TensorFlow Lite Micro 构建物体识别模型

在这个现代科技时代，人工智能 (AI) 已成为我们日常生活的一部分，从我们使用的智能手机到自动驾驶汽车。在本文中，我们将深入探讨如何使用 Esp32-Cam 开发板和 TensorFlow Lite Micro 在短短 30 分钟内构建自己的物体识别模型，让您踏上 AI 之旅。

设置开发环境

首先，我们需要为我们的项目设置必要的环境。这包括安装 Arduino IDE，配置开发板设置和安装 TensorFlow Lite Micro 库。按照提供的步骤进行操作，您将在不经意间准备好您的开发环境。

加载模型

现在是让 AI 魔法显灵的时候了！从 TensorFlow Lite Model Zoo 下载预训练的 MobileNet V2 模型。将下载的文件放置在 Arduino IDE 的 "data" 文件夹中，让我们的模型随时准备就绪。

编写代码

现在，让我们深入了解代码部分。创建一个新的 Arduino 项目并复制以下代码，它将引导我们完成图像捕获、预处理和模型推理的过程：

// 导入必要的库
#include <Arduino.h>
#include <TensorFlowLite.h>
#include "model.h"

// 初始化 TensorFlow Lite 解释器
TfLiteInterpreter interpreter;

// 加载模型
interpreter.load(model, sizeof(model));

// 初始化摄像头
Camera camera = Camera();
camera.init();

// 设置摄像头分辨率
camera.setResolution(320, 240);

// 启动摄像头
camera.start();

// 捕获图像
Image image = camera.capture();

// 预处理图像
Image preprocessedImage = preprocess(image);

// 运行推理
TfLiteTensor* input = interpreter.input(0);
TfLiteTensor* output = interpreter.output(0);
interpreter.invoke();

// 获取预测
float* predictions = output->data.f;

// 打印预测
for (int i = 0; i < output->dims->data[1]; i++) {
  Serial.println(predictions[i]);
}

// 停止摄像头
camera.stop();