MaixPy 教程】用mixly玩转K210——一键本地模型训练

前言

【MaixPy系列教程：】

首先十分感谢童芯创悟公司赠送的MixNo 旗舰版有：MixNo主板*1、typeC数据线、M12基座摄像头*1、wifi天线*1、喇叭扬声器*1、专用4G内存卡*1、读卡器*1、摄像头延长线*1、可调焦距摄像头*1、摄像头支架*1、等等通用基于mixly【米思齐】二次魔改开发增加了MicroPython[k210_MixPY]重磅推出Mixly4MxiPY_V1.2.0版本，集成丰富图形化指令，完全简单低门槛入门人工智能应用.
MixNo硬件配置介绍：

搭载Kendryte K210，双核64位CPU、双精度FPU，神经网络处理器KPU
板载M12基座OV2640摄像头，方便更换不同镜头应用不同场合
定制摄像头金属支架，方便摄像头前后置安装，及不同角度旋转
板载2.4寸全彩TFT屏，开模金属罩有效保护屏幕
依照Arduino Uno造型设计，既可以兼容其拓展板及传感器
模拟输入ADC，采用12位PGA可调增益，可方便采集信号
板载高灵敏硅麦，可以进行语音控制
板载ESP8525，WiFi芯片，及方便进行物联网操作
图形化编程，丰富的图形库
硬件涵盖：NES黑白游戏、摄像头、WiFi、显示屏、音视频播放、物联网、人工智能、机器听觉、机器视觉等
MixNo 不只是单单传感器，而是要当主控编程使的

在Mixly4MxiPY_V1.2.0版本增加AI本地模型训练功能，可以进行一键本地模型训练，让人工智能触手可及。

好了废话不多说了，开始本项目的教程吧！

准备阶段

四个需要训练的物品（电池、橡皮、订书钉、透明胶带）
MixNo主控板（如果没有的，可以用其他K210主控代替）

程序设计

1.准备训练物品并录入名称 (理论数量不限，目前只支持英文名)

2.填写总的训练拍照数量（如四个物品，每个训练5张，总共20，并不同角度训练）保存模型下次直接模型加载，不需要再次训练模型

这个积木块主要调用了Mixly4MxiPY_AIOT_V1.2.5\mpBuild\K210_MixPY\libailocal.py文件进行本地模型的训练：

运行程序后，屏幕提示让我用key键进行模型的录入，MixNo的key键与GPIOHS17引脚相连，如果用的是是sipeed 的maix dock主控板，改成GPIOHS16即可（boot键）。

4.运行模型，在液晶屏上显示返回识别到物品名称及置信度。

这样一个完整的本地模型训练就完成了。可是如果MixNo重启时，又会进行本地模型的训练。如果调用已经训练好的模型呢？只需要更改一步即可：

将模型训练积木块禁止，加上模型加载积木块即可！是不是 VERY EASY啊!!