MaixPy 教程】用mixly玩轉K210——一鍵本地模型訓練

前言

【MaixPy系列教程：】

首先十分感謝童芯創悟公司贈送的MixNo 旗艦版有：MixNo主板*1、typeC數據線、M12基座攝像頭*1、wifi天線*1、喇叭揚聲器*1、專用4G內存卡*1、讀卡器*1、攝像頭延長線*1、可調焦距攝像頭*1、攝像頭支架*1、等等通用基於mixly【米思齊】二次魔改開發增加了MicroPython[k210_MixPY]重磅推出Mixly4MxiPY_V1.2.0版本，集成豐富圖形化指令，完全簡單低門檻入門人工智能應用.
MixNo硬件配置介紹：

搭載Kendryte K210，雙核64位CPU、雙精度FPU，神經網絡處理器KPU
板載M12基座OV2640攝像頭，方便更換不同鏡頭應用不同場合
定製攝像頭金屬支架，方便攝像頭前後置安裝，及不同角度旋轉
板載2.4寸全綵TFT屏，開模金屬罩有效保護屏幕
依照Arduino Uno造型設計，既可以兼容其拓展板及傳感器
模擬輸入ADC，採用12位PGA可調增益，可方便採集信號
板載高靈敏硅麥，可以進行語音控制
板載ESP8525，WiFi芯片，及方便進行物聯網操作
圖形化編程，豐富的圖形庫
硬件涵蓋：NES黑白遊戲、攝像頭、WiFi、顯示屏、音視頻播放、物聯網、人工智能、機器聽覺、機器視覺等
MixNo 不只是單單傳感器，而是要當主控編程使的

在Mixly4MxiPY_V1.2.0版本增加AI本地模型訓練功能，可以進行一鍵本地模型訓練，讓人工智能觸手可及。

好了廢話不多說了，開始本項目的教程吧！

準備階段

四個需要訓練的物品（電池、橡皮、訂書釘、透明膠帶）
MixNo主控板（如果沒有的，可以用其他K210主控代替）

程序設計

1.準備訓練物品並錄入名稱 (理論數量不限，目前只支持英文名)

2.填寫總的訓練拍照數量（如四個物品，每個訓練5張，總共20，並不同角度訓練）保存模型下次直接模型加載，不需要再次訓練模型

這個積木塊主要調用了Mixly4MxiPY_AIOT_V1.2.5\mpBuild\K210_MixPY\libailocal.py文件進行本地模型的訓練：

運行程序後，屏幕提示讓我用key鍵進行模型的錄入，MixNo的key鍵與GPIOHS17引腳相連，如果用的是是sipeed 的maix dock主控板，改成GPIOHS16即可（boot鍵）。

4.運行模型，在液晶屏上顯示返回識別到物品名稱及置信度。

這樣一個完整的本地模型訓練就完成了。可是如果MixNo重啓時，又會進行本地模型的訓練。如果調用已經訓練好的模型呢？只需要更改一步即可：

將模型訓練積木塊禁止，加上模型加載積木塊即可！是不是 VERY EASY啊!!