Komme i gang med M5StickV AI + IOT -kameraet: 6 trinn (med bilder)

2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2024-01-30 11:22

Kort overblikk

M5StickV er et lite AI + IOT -kamera som nesten er i størrelse med 2 mynter, prisen er rundt $ 27,00, noe som for noen kan virke dyrt for et så lite kamera, men det inneholder noen anstendige spesifikasjoner. Kameraet er drevet av utrolig kraftig maskinlæring AI-brikke Kendryte K210, et kantdatasystem-på-brikke med to-kjerners 64-biters RISC-V CPU og toppmoderne nevrale nettverksprosessor, noe som gjør den perfekt og klar til å bruke til:

• Ansiktsgjenkjenning/gjenkjenning
• Objektdeteksjon/klassifisering
• Få størrelse og koordinater for målet i sanntid
• Å skaffe en type påvist mål i sanntid
• Formgjenkjenning
• Spillsimulator

M5StickV kommer i en fin pakke som inneholder selve M5StickV og USB-A til USB-C-kabel.

Maskinvarefunksjoner

SoC-Kendryte K210 dual-core 64-biters RISC-V-prosessor @ 400MHz med dobbel uavhengig FPU med dobbel presisjon, 8MB på chip SRAM, Neural Network Processor (KPU) @ 0.8Tops, Field-Programmable IO Array (FPIOA), og mer

• Lagring - 16 MB blits, microSD -kortspor
• Skjerm - 1,14 ″ SPI -skjerm med 240 × 135 oppløsning (ST7789 -driver)
• Kamera - VGA (640 × 480) kamera via OV7740 -sensor
• Lyd - MAX98357 monolydforsterker, høyttaler
• Sensor-MPU6886 3-akset gyroskop, 3-akset akselerometer
• USB-1x USB-C-port for strøm og programmering
• Diverse - Knapper foran og på siden (A / B), strømknapp, RGBW LED
• Utvidelse-4-pinners “CONNEXT” -port
• Strømforsyning
• 200 mAh batteri
• AXP192 PMIC

En mer detaljert spesifikasjon finnes på M5Stacks offisielle nettsted. Først av alt må vi laste ned den nyeste fastvareversjonen.

Trinn 1: Slik brenner du fastvare på M5StickV

• Koble M5StickV til datamaskinen via Type-C-kabelen.
• Last ned den siste fastvaren for M5StickV fra denne lenken.

For Windows:

Det er 3 metoder for å brenne fastvare for Windows OS:

Bruker EasyLoader -verktøyet

1. Velg riktig COM -port
2. Trykk på Brenne
3. Etter at du har fullført oppdateringen av fastvaren, vil du se at den ble brent.

Bruke Kflash GUI

1. Åpne den nedlastede fastvaren med knappen Åpne fil
2. Velg brett som M5StickV
3. Klikk på Last ned

Bruke ledeteksten

• Kontroller COM -porten for M5StickV i Enhetsbehandling i Windows.
• På Windows må du ha Python3 med pip3 installert og pyserialpakken også. Du kan laste ned den nyeste versjonen av Python fra det offisielle nettstedet.
• Åpne ledeteksten som administrator og skriv inn følgende kommando

pip3 installer kflash

Etter at installasjonen er fullført, kjører du følgende kommando

kflash.exe -p COM3 M5StickV_Firmware_1022_beta.kfpkg

For Linux:

• Bruke Kflash GUI
• Bruker terminal

Kjør følgende kommando på terminalen:

sudo pip3 installer kflash

Bruk av Kflash burn firmware -bilde

sudo kflash -b 1500000 -B goE M5StickV_Firmware_1022_beta.kfpkg

For MacOS:

Åpne terminalen og kjør følgende kommando

sudo pip3 installer kflash

Hvis du får en feil etter installasjonen, kan du prøve følgende kommando:

sudo python -m pip install kflash

sudo python3 -m pip install kflash sudo pip install kflash sudo pip2 install kflash

Skriv inn følgende kommando

sudo kflash -b 1500000 -B goE M5StickV_Firmware_1022_beta.kfpkg

Trinn 2: Start M5stickV for første gang

For MacOS og Linux:

1. Åpne terminal Installer skjermverktøy for MacOS og Linux.
2. Den kan installeres med følgende kommando:

sudo apt-get installeringsskjerm

Koble til M5stickV ved hjelp av skjermverktøy via seriell kommunikasjon

sudo skjerm /dev /ttyUSB0 115200

Den vil skrive ut:

[MAIXPY] Pll0: freq: 832000000 [MAIXPY] Pll1: freq: 398666666 [MAIXPY] Pll2: freq: 45066666 [MAIXPY] cpu: freq: 416000000 [MAIXPY] kpu: freq: 398666666 [MAIXPY] Flash: 0xc kjerne… gc heap = 0x80215060-0x80295060 [MaixPy] init ende _ _ _ _ _ _ _ _ | \/ | /\ | _ _ | / \ / / | _ / \ / / / / / | / / | | / V / | | _) | / \ _ / / | | \/| | / / / \ | | > <| _ / / / | | | | / _ / _ | | _ /. / | | | | | _ | | _ | / _/ / _ / | _ | / _/ / _ / | _ | | _ | M5StickV av M5Stack: https://m5stack.com/ M5StickV Wiki: https://m5stack.com/ Co-op av Sipeed: https://m5stack.com/ [MAIXPY]: result = 0 [MAIXPY]: numchannels = 1 [MAIXPY]: samplerate = 44100 [MAIXPY]: byterate = 88200 [MAIXPY]: blockalign = 2 [MAIXPY]: bitspersample = 16 [MAIXPY]: datasize = 158760 init i2c2 [MAIXPY]: finn ov7740

Når den er tilkoblet, vil den automatisk gå inn i Maixpy UI. Nå som enheten kjører standard programkode, kan du avslutte den med Ctrl+C

For Windows

1. Last ned PuTTY - en gratis SSH- og telnet -klient for Windows
2. Installer og åpne PuTTY
3. Velg COM -port og overføringshastighet
4. Klikk på Åpne -knappen, og du får samme skjermutgang som ovenfor.
5. Avslutt det med Ctrl+C.

Trinn 3: Skriv ut Hello World -eksempel på visning av M5StickV

Skriv inn følgende kommandoer i terminalen til MacOS og Linux. Bruk Windows for PuTTY

import lcdlcd.init () lcd.draw_string (100, 100, "hei verden", lcd. RED, lcd. BLACK)

Trinn 4: MaixPy IDE

MaixPY IDE er en klonet versjon av OpenMV IDE. M5StickV støtter OpenMV og MicroPython utviklingsmiljøer.

• Last ned MaixPy IDE herfra.
• Installer MaixPy IDE
• Start MaixPy IDE
• Velg modellen for utviklingskortet-Verktøy-> Velg tavle-> M5StickV.
• Klikk på den grønne Koble til koblingsknappen i nedre venstre hjørne og velg USB seriell tilkoblingsport, klikk OK.
• Når tilkoblingsknappen endres fra grønt til rødt, har den blitt tilkoblet.
• Klikk på Kjør -knappen i nedre venstre hjørne for å utføre koden og bekrefte den.
• Klikk på fanen for seriell terminal nedenfor.
• Til slutt vil du se utgangen på MaxPy -vinduet.

Trinn 5: Ansiktsgjenkjenning ved hjelp av M5StickV

• Som standard var ansiktsgjenkjenningsmodell og programkode allerede forhåndsinstallert. Slik fungerer det.
• Ansiktsgjenkjenningseksemplet fungerer ganske bra.
• For å kunne bruke de andre modellene, må vi brenne den inn i flash -minnet til M5StickV ved å bruke kflash_gui. Andre modeller kan lastes ned herfra. Det er en forhåndsutdannet modell, mobilenet, som er forhåndstrent for å gjenkjenne 1000 objekter. Den kan enkelt oppdage mange dagligdagse gjenstander.
• Kopier koden nedenfor til MaixPy IDE.

import sensorimport image import KPU as kpu sensor.reset () sensor.set_pixformat (sensor. RGB565) sensor.set_framesize (sensor. QVGA) sensor.run (1) task = kpu.load (0x300000) anker = (1.889, 2.5245, 2.9465, 3.94056, 3.99987, 5.3658, 5.155437, 6.92275, 6.718375, 9.01025) a = kpu.init_yolo2 (oppgave, 0.5, 0.3, 5, anker) mens (True): img = sensor.snapshot () kode = kpu.run_yolo2 (oppgave, img) if code: for i in code: print (i) a = img.draw_rectangle (i.rect ()) a = kpu.deinit (task)

• Trykk på Kjør -knappen, og brettet viser livevideo fra kameraet til MaixPyIDE.
• Nøyaktigheten er ganske god med tanke på at vi kjører den på et $ 27 -brett. Dette er virkelig imponerende og revolusjonerende.

Trinn 6: Konklusjon

Dette kortet er imidlertid ikke ideelt, det mangler analoge innganger, mikrofon, WiFi og Bluetooth. Imidlertid er det et flott kamera med AI -muligheter som kan brukes til ansiktsgjenkjenning, gjenkjenning av gjenstander eller former og mange andre gjenkjenningsaktiviteter. Dette er også et fantastisk dev-sett for å komme i gang med Kendryte K210 RISC-V-kjernen.

Jeg håper du fant denne guiden nyttig og takk for at du leser. Hvis du har spørsmål eller tilbakemeldinger? Legg igjen en kommentar nedenfor. Følg med!