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第四十八章 自学习分类实验
在上一章节中，介绍了利用maix.KPU模块实现了MNIST的手写数据识别，本章将继续介绍利用maix.KPU模块实现的自学习分类。通过本章的学习，读者将学习到自学习分类应用在CanMV上的实现。 本章分为如下几个小节： 47.1 maix.KPU模块介绍 47.2 硬件设计 47.3 程序设计 47.4 运行验证 48.1 maix.KPU模块介绍 有关maix.KPU模块的介绍，请见第39.1小节《maix.KPU模块介绍》。
48.2 硬件设计 48.2.1 例程功能 1. 获取摄像头输出的图像，对三类物体分别采集五张图像后，对采集到的图像进行分类学习，分类学习完成后，在LCD上显示识别出的物体和其对应的得分。
48.2.2 硬件资源 本章实验内容，主要讲解maix.KPU模块的使用，无需关注硬件资源。
48.2.3 原理图 本章实验内容，主要讲解maix.KPU模块的使用，无需关注原理图。
48.3 程序设计 48.3.1 maix.KPU模块介绍 有关maix.KPU模块的介绍，请见第48.1小节《maix.KPU模块介绍》。
48.3.2 程序流程图 图48.3.2.1 自学习分类实验流程图
48.3.3 main.py代码 main.py中的脚本代码如下所示： from board import board_info from fpioa_manager import fm from maix import GPIO import time import lcd import sensor import gc from maix import KPU # 省略部分代码 fm.register(board_info.KEY2, fm.fpioa.GPIOHS2) key2 = GPIO(GPIO.GPIOHS2, GPIO.IN, GPIO.PULL_UP) lcd.init() sensor.reset() sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_vflip(True) # 构造并初始化自学习分类KPU对象 self_learning = KPU() self_learning.load_kmodel("/sd/KPU/mb-0.25.kmodel") # 构造状态机对象 state_machine = StateMachine(state_handlers, event_handlers, transitions) state_machine.emit_event(EVENT.POWER_ON) # 构造按钮对象 key2_btn = Button() btn_ticks_prev = time.ticks_ms() fps = 0 clock = time.clock() while True: gc.collect() clock.tick() # 获取按键状态并处理 btn_ticks_cur = time.ticks_ms() delta = time.ticks_diff(btn_ticks_cur, btn_ticks_prev) btn_ticks_prev = btn_ticks_cur if key2.value() == 0: key2_btn.key_down(delta) else: key2_btn.key_up(delta) # 获取摄像头输出图像 img = sensor.snapshot() # 通过状态机进行自学习及分类过程 if state_machine.current_state == STATE.CLASSIFY: scores = [] feature = self_learning.run_with_output(img, get_feature=True) high = 0 index = 0 for j in range(len(features)): for f in features[j]: score = self_learning.feature_compare(f, feature) if score > high: high = score index = j if high > THRESHOLD: a = img.draw_string(5, 200, "class:{}, score:{:2.1f}".format(index + 1, high), color=(0, 255, 0), scale=1.8) # 显示帧率 if lcd_show_fps: img.draw_string(5, 5, "{:.2f}fps".format(fps), color=(0, 255, 0), scale=1.5) # 显示状态机消息 if msg_notification: img.draw_string(5, 30, msg_notification, color=(255, 0, 0), scale=1.8) lcd.display(img) fps = clock.fps() 可以看到一开始是先初始化了LCD和摄像头，并分别构造并初始化了用于自学习分类的KPU对象，和用于处理按钮事件的按钮对象，以及控制整个应用裸机的状态机对象。 然后便是在一个循环中，不断地获取按键状态和摄像头输出的图像，然后根据状态机对象的处理，依次进行多种物体的图像采集、自学习和分类，最后在LCD上显示分类结果。
48.4 运行验证 将DNK210开发板连接CanMV IDE，点击CanMV IDE上的“开始(运行脚本)”按钮后，并根据LCD上的提示进行物体图像的采集，如下图所示： 图48.4.1 采集物体1图像 图48.4.2 采集物体2图像 物体的图像采集完毕后，便可在自学习完成后进行物体分类，如下图所示： 图48.4.3 检测物体1 图48.4.4 检测物体2
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