如何在OpenMV生态系统中集成STM32Cube.AI生成的代码

2万 · 2024-6-19 09:00

本教程将引导您将自己的神经网络集成到 OpenMV 环境中。 OpenMV开源项目提供的源代码，使您可在STM32Cube.AI启用的状态下编译OpenMV H7 固件的源代码

只看该作者 · 2024-6-23 17:46

在OpenMV生态系统中集成STM32Cube.AI生成的代码

只看该作者 · 2024-6-24 22:45

OpenMV开源项目提供的源代码，可在STM32Cube.AI启用的状态下编译OpenMV H7 固件的源代码

只看该作者 · 2024-6-29 01:58

确保 OpenMV 的源代码与使用的 STM32Cube.AI 版本兼容。某些功能和库可能需要特定的版本或更新的软件来支持。

只看该作者 · 2024-7-13 14:37

OpenMV是一个基于MicroPython的开源机器视觉平台，而STM32Cube.AI是STMicroelectronics提供的一个工具，用于将深度学习模型优化并转换为可以在STM32微控制器上运行的代码

只看该作者 · 2024-7-13 14:40

在OpenMV IDE中编写MicroPython脚本，调用你编写的封装来测试深度学习模型的功能

只看该作者 · 2024-7-13 15:45

确保你有一个支持OpenMV的硬件平台，如OpenMV Cam H7。安装OpenMV IDE，这是一个用于编写和调试MicroPython脚本的集成开发环境

只看该作者 · 2024-7-13 16:55

使用STM32Cube.AI工具将你的深度学习模型转换为可以在STM32微控制器上运行的优化代码。导出生成的代码，这通常包括C/C++文件和必要的库文件

只看该作者 · 2024-7-13 18:03

将STM32Cube.AI生成的代码文件添加到你的OpenMV项目中。这可能需要将C/C++文件编译为可以在OpenMV平台上运行的库文件。如果需要，修改生成的代码以适应OpenMV的硬件配置和接口

只看该作者 · 2024-7-13 19:17

由于OpenMV使用MicroPython，你需要编写一个MicroPython封装（通常是C模块）来调用STM32Cube.AI生成的C/C++函数。这个封装应该提供一个简单的接口，使得MicroPython脚本可以轻松调用深度学习模型的功能

只看该作者 · 2024-7-13 20:29

使用OpenMV提供的工具链或STM32CubeMX来编译和链接你的项目。确保所有的库文件和封装都正确地链接到最终的可执行文件中

只看该作者 · 2024-7-14 10:00

使用OpenMV IDE的调试功能来调试脚本和底层代码，确保一切运行正常。

只看该作者 · 2024-7-14 11:05

根据测试结果，对代码进行优化和调整，以提高性能和减少资源消耗。可能需要调整模型的大小和复杂度，以适应OpenMV平台的资源限制

只看该作者 · 2024-7-14 11:35

集成STM32Cube.AI生成的代码到OpenMV生态系统可能需要一些C/C++和MicroPython编程的知识，以及对OpenMV和STM32硬件平台的了解