nn_stm32cubeai.py

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# Exemplo STM32 CUBE.AI no OpenMV MNIST
# Veja https://github.com/openmv/openmv/blob/master/src/stm32cubeai/README.MD

import csi
import time
import nn_st
csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Reinicia e inicializa o sensor.
csi0.contrast(3)
csi0.brightness(0)
csi0.auto_gain(True)
csi0.auto_exposure(True)
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)  # Define o formato de pixel para Grayscale
csi0.framesize(csi.QQQVGA)  # Define o tamanho do quadro para 80x60
csi0.snapshot(time=2000)  # Aguarda as configurações fazerem efeito.
clock = time.clock()  # Cria um objeto clock para rastrear o FPS.

# [CUBE.AI] Inicializa a rede
net = nn_st.loadnnst("network")

nn_input_sz = 28  # A entrada da rede neural é 28x28

while True:
    clock.tick()  # Atualiza o clock de FPS.
    img = csi0.snapshot()  # Tira uma foto e retorna a imagem.

    # Recorta no centro (evita vinheta)
    img.crop(
        (
            img.width() // 2 - nn_input_sz // 2,
            img.height() // 2 - nn_input_sz // 2,
            nn_input_sz,
            nn_input_sz,
        )
    )

    # Binariza a imagem
    img.midpoint(2, bias=0.5, threshold=True, offset=5, invert=True)

    # [CUBE.AI] Executa a inferência
    out = net.predict(img)
    print("Network argmax output: {}".format(out.index(max(out))))
    img.draw_string((0, 0), str(out.index(max(out))))
    print(
        "FPS {}".format(clock.fps())
    )  # NOTA: A OpenMV Cam roda cerca de metade da velocidade quando conectada