利用TensorFlow和ArduinoNano对桌面物体进行分类

# 利用 TensorFlow 和 Arduino Nano 对桌面物体进行分类 ## 1. 图像采集优化 在使用摄像头进行图像采集时，若无法获取之前的测试图案，建议先验证摄像头与 Arduino Nano 之间的接线。此前在编译 Arduino Nano 草图时，可能会在 IDE 输出日志中看到“内存不足，可能影响稳定性”的警告，这是因为 RGB565 格式的 QVGA 图像需要 153.6 KB 的缓冲区，约占微控制器可用 SRAM 的 60%。 为解决内存问题，可降低图像分辨率并采用更高效的颜色编码方式。常见的降低图像分辨率的方法是使用比 QVGA（320x240）更小的分辨率，如 QQVGA（160x120）或 QQQVGA（80x60）。而 OV7670 摄像头模块提供了一种更高效的颜色编码格式 YCbCr422。 ### 1.1 YCbCr422 格式介绍 YCbCr422 是一种数字颜色编码，它不是用红、绿、蓝强度来表示像素颜色，而是用亮度（Y）、蓝色差（Cb）和红色差（Cr）色度分量来表示。在 YCbCr422 格式中，Cb 和 Cr 分量在单条扫描线上的两个相邻像素之间共享，一个 YCbCr422 单元由 4 个字节编码 2 个像素。 与 RGB565 相比，YCbCr422 图像字节数相同，但图像质量更好，接近 RGB888。不过，将 YCbCr422 转换为 RGB888 需要更多的算术运算。 ### 1.2 操作步骤 以下是使用 OV7670 摄像头模块以 QQVGA 分辨率和 YCbCr422 颜色格式采集图像的步骤： 1. **调整相机缓冲区大小**： ```cpp uint8_t data[160 * 120 * 2]; ``` QQVGA 分辨率使帧缓冲区比之前的草图小四倍。 2. **编写限制值范围的函数**： ```cpp template <typename T> inline T clamp_0_255(T x) { return std::max(std::min(x, (T)(255)), (T)(0)); } ``` 该函数用于确保从 Y、Cb 和 Cr 值导出的 RGB888 颜色通道在 0 到 255 之间。 3. **编写从 Y、Cb 和 Cr 分量提取 RGB888 像素的函数**： ```cpp void ycbcr422_rgb888(int32_t Y, int32_t Cb, int32_t Cr, uint8_t* out) { Cr = Cr - 128; Cb = Cb - 128; int32_t r; int32_t g; int32_t b; r = Y + Cr + (Cr >> 2) + (Cr >> 3) + (Cr >> 5); g = Y - ((Cb >> 2) + (Cb >> 4) + (Cb >> 5)) - ((Cr >> 1) + (Cr >> 3) + (Cr >> 4)); b = Y + Cb + (Cb >> 1) + (Cb >> 2) + (Cb >> 6); out[0] = clamp_0_255(r); out[1] = clamp_0_255(g); out[2] = clamp_0_255(b); } ``` 该函数每次只能返回一个 RGB888 像素，要获取两个 RGB888 像素，需调用该函数两次，并传入不同的 Y 值。 4. **初始化相机**： ```cpp if (!Camera.begin(QQVGA, YUV422, 1)) { Serial.println("Failed to initialize camera!"); while(1); } ``` 注意，虽然传入的是 YUV422，但实际上是为 YCbCr422 初始化设备。 5. **读取并转换像素**： ```cpp int32_t step_bytes = Camera.bytesPerPixel() * 2; int32_t i = 0; for(; i < bytes_per_frame; i+=step_bytes) { const int32_t Y0 = data[i + 0]; const int32_t Cr = data[i + 1]; const int32_t Y1 = data[i + 2]; const int32_t Cb = data[i + 3]; ycbcr422_rgb888(Y0, Cb, Cr, &rgb888[0]); Serial.println(rgb888[0]); Serial.println(rgb888[1]); Serial. ```