圖像辨識

加入KOI 2庫

from future import *
from koi2 import KOI2

初始化KOI 2

koi = KOI2(tx, rx)

初次化KOI 2連接。

參數:

tx: TX 針腳，Robotbit EDU使用P2

rx: RX 針腳，Robotbit EDU使用P12

選擇圖像辨識模式

koi.setModel(5)

選擇圖像辨識模式

圖像辨識添加分類

koi.classifierAddTag(class)

圖像辨識添加分類

參數:

class: 分類名稱

儲存圖像辨識模型

koi.classifierSave(location'+json)

儲存圖像辨識模型.

參數:

位置: '/sd/' = 儲存到SD卡, '/flash/' = 儲存到板載空間

json: 檔案名稱，必須以".json"結尾

範例程式: 圖像辨識模型訓練

from future import *
from koi2 import KOI2



koi = KOI2('P2', 'P12')
koi.setModel(5)
sleep(15)
koi.direction(2)
koi.mirror(0)
screen.sync = 0
while True:
  koi.read_from_uart()
  if sensor.btnValue('a'):
    koi.classifierAddTag('A')
    sleep(0.2)
  if sensor.btnValue('b'):
    koi.classifierAddTag('B')
    sleep(0.2)
  if koi.getBtnState('A'):
    koi.classifierSave('/flash/'+'abc.json')

394B

Image Classifier Save.py

Open

獲取圖像辨識結果

koi.strVal

返回圖像辨識結果

獲取相似值

koi.getSimilarity()

返回相似值

載入圖像辨識模型

koi.classifierLoad(location'+json)

載入圖像辨識模型.

參數:

位置: '/sd/' = SD卡, '/flash/' = 板載空間

json: 檔案名稱，必須以".json"結尾

設定相似值目標為最近似結果

koi.classifierGetMostSimilarResults()

設定相似值目標為最近似結果

指定相似值目標為特定分類

koi.classifierSetDetectionTarget(class)

指定相似值目標為特定分類

參數:

class: 分類名稱

重設圖像分類

koi.classifierReset()

重設圖像分類模式並清除未儲存之訓練數據.

範例程式: 圖像辨識模型載入+運行

from future import *
from koi2 import KOI2



koi = KOI2('P2', 'P12')
koi.setModel(5)
sleep(15)
koi.direction(2)
koi.mirror(0)
screen.sync = 0
while True:
  koi.read_from_uart()
  if sensor.btnValue('a'):
    koi.classifierLoad('/flash/'+'abc.json')
    sleep(0.5)
  screen.fill((0, 0, 0))
  screen.text(koi.strVal,5,10,2,(255, 255, 255))
  screen.text(koi.getSimilarity(),5,40,2,(255, 255, 255))
  screen.refresh()

416B

Image Classifier Load.py

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