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13. OpenMV视觉分类项目：图像采集、模型训练和本地识别

共计 30 章节
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01
课程导入
了解OpenMV视觉分类项目的整体目… · 应用场景（如物体识别 · 颜色分类
课程导入OpenMV
02
OpenMV硬件与开发环境
认识OpenMV Cam系列硬件（如… · IDE安装 · 固件烧录
OpenMV硬件
03
图像采集基础
掌握OpenMV摄像头图像采集方法 · 包括分辨率 · 帧率
图像采集基础OpenMV
04
图像预处理技术
学习图像滤波 · 二值化 · 边缘检测
图像预处理技术学习图像滤波
05
特征提取与描述
理解颜色直方图 · 形状特征（面积 · 周长
特征提取描述
06
机器学习分类基础
了解监督学习 · 分类任务 · 训练集/验证集/测试集划分
机器学习分类基础了解监督学习
07
OpenMV支持的分类模型
对比传统机器学习（如SVM · KNN）与深度学习（如CNN）在Op…
OpenMV支持的分类模型
08
数据集采集与标注
学习使用OpenMV IDE的采集工… · 并手动标注类别标签 · 构建高质量数据集
数据集采集标注
09
数据增强与扩充
掌握旋转 · 平移 · 缩放
数据增强扩充
10
模型训练流程
使用OpenMV提供的Edge Im… · 将采集的数据集训练为分类模型
模型训练流程OpenMV
11
模型转换与部署
学习将训练好的模型转换为OpenMV… · 并部署到OpenMV内存中
模型转换部署
12
本地识别实现
编写OpenMV脚本加载模型 · 实时采集图像并进行分类预测 · 输出识别结果（如串口打印
本地识别实现OpenMV
13
案例实战
颜色分类器——采集红绿蓝三色物体图像 · 训练模型 · 实现实时颜色识别与分类
案例实战颜色分类器
14
案例实战
形状分类器——采集圆形 · 方形 · 三角形图像
案例实战形状分类器
15
案例实战
数字/字符识别——采集手写数字或印刷… · 训练模型 · 实现简单OCR功能
案例实战数字
16
案例实战
物体检测与分类——结合OpenMV的… · 实现特定物体的检测与分类
案例实战OpenMV
17
模型性能评估
学习使用混淆矩阵 · 准确率 · 精确率
模型性能评估学习使用混淆矩阵
18
常见问题与调试
解决图像采集模糊 · 光照变化影响 · 模型过拟合
常见问题调试
19
实时性优化
通过降低分辨率 · 使用灰度图 · 简化模型结构
实时性优化通过降低分辨率
20
多类别分类策略
处理类别不平衡 · 相似类别区分 · 动态添加新类别等高级分类问题
多类别分类策略处理类别不平衡
21
与外部设备交互
通过UART · I2C · SPI等接口将识别结果发送给Ardu…
外部设备交互UART
22
项目整合与系统设计
将图像采集 · 模型训练 · 本地识别整合为一个完整项目
项目整合系统设计
23
边缘计算与嵌入式AI
理解OpenMV作为边缘设备在AIo… · 比较云端推理与本地推理的优缺点
AI边缘计算
24
模型压缩与轻量化
学习量化 · 剪枝 · 知识蒸馏等技术
模型压缩轻量化
25
进阶
使用OpenMV的神经网络扩展（如O… · 语义分割）
进阶OpenMV
26
进阶
结合OpenMV的IDE调试工具（如… · 颜色阈值编辑器）辅助特征选择与模型调…
进阶OpenMV
27
综合项目
智能垃圾分类——采集不同垃圾图像 · 训练分类模型 · 实现自动分类并控制舵机分拣
综合项目智能垃圾分类
28
综合项目
智能交通标志识别——采集限速 · 停止等标志图像 · 训练模型
综合项目智能交通标志识别
29
课程总结与拓展
回顾核心知识点 · 总结项目开发流程 · 探讨OpenMV视觉分类的更多应用方…
课程总结拓展
30
结课考核与实战演练
完成一个自选主题的视觉分类项目 · 从数据采集到模型部署全流程 · 并提交报告与演示
结课考核实战演练