【源码】基于TensorFlow Lite Micro的Zest传感器摄像头图像处理系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow Lite Micro框架的图像处理系统，借助嵌入式系统处理来自摄像头的图像数据。利用该框架在微控制器上运行神经网络模型，可实现目标识别、图像分类等任务。

项目的主要特性和功能

1. 图像处理：运用神经网络模型，对摄像头捕获的图像数据进行处理与分析。
2. 图像采集与处理：通过摄像头设备对象采集图像，并对图像数据进行处理，包含JPEG图像解码。
3. 模型加载与运行：能够加载神经网络模型，并在嵌入式系统上运行，对图像数据进行推断。
4. 资源管理：具备初始化硬件资源、管理内存空间等功能，保障神经网络运行和图像处理的效率。

安装使用步骤

前提条件

假设用户已经下载了本项目的源码文件，且已安装mbed CLI、GCC编译器、J-Link调试工具等必要的软件和工具。

操作步骤

1. 复制项目并进入目录：
   • 若使用 mbed import 命令复制并部署项目： shell mbed import https://gitlab.com/catie_6tron/zest-sensor-camera-demo.git zest-sensor-camera-demo
   • 或者手动复制项目： shell git clone https://gitlab.com/catie_6tron/zest-sensor-camera-demo.git zest-sensor-camera-demo cd zest-sensor-camera-demo
   • 创建空的Mbed CLI配置文件：
   • Linux/macOS系统： shell touch.mbed
   • Windows系统： shell echo.>.mbed
   • 部署软件依赖： shell mbed deploy
2. 配置目标和工具链： shell mbed target ZEST_CORE_STM32L4A6RG mbed toolchain GCC_ARM
3. 导出到Eclipse IDE（可选）： shell mbed export -i eclipse_6tron
4. 编译项目： shell mbed compile
5. 烧录到目标设备： 使用J-Link调试探针将程序烧录到目标设备（如 STM32L4A6RG）： shell python dist/program.py STM32L496RG BUILD/ZEST_CORE_STM32L4A6RG/GCC_ARM/zest-sensor-camera-demo.elf
6. 调试项目：
   • 启动GDB服务器： shell JLinkGDBServer -device STM32L4A6RG
   • 在另一个终端启动调试器： shell arm-none-eabi-gdb BUILD/ZEST_CORE_STM32L4A6RG/GCC_ARM/zest-sensor-camera-demo.elf

注意事项

可能需要调整 GDB自动加载安全路径，或者在 $HOME 文件夹中添加 .gdbinit 文件，内容为： conf set autoload safe-path /

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】