Python知识点：如何使用Edge Impulse与Python进行机器学习模型部署

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使用Edge Impulse与Python进行机器学习模型部署

在物联网和边缘计算领域，机器学习模型的部署变得越来越重要。Edge Impulse是一个强大的平台，它简化了从数据收集、模型训练到部署的整个流程。本文将详细介绍如何使用Edge Impulse与Python进行机器学习模型的部署。

一、环境准备

首先，确保你的开发环境已经安装了必要的软件包和工具。你需要：

• 一个Edge Impulse账号
• Python 3.x
• Edge Impulse的Python SDK（edge-impulse-linux）
• （可选）一个支持Edge Impulse的硬件设备，如OpenMV、STM32等

你可以通过以下命令安装Edge Impulse的Python SDK：

pip3 install edge_impulse_linux

二、数据收集与标注

1. 创建Edge Impulse项目：
   登录Edge Impulse平台，创建一个新的项目。选择你的项目类型，比如图像分类、声音识别等。

2. 收集数据：
   使用Edge Impulse平台提供的数据收集工具，或者通过API将你的数据集上传到平台。对于图像分类项目，你可以使用摄像头或上传已有的图片。

3. 标注数据：
   在Edge Impulse平台上，对收集到的数据进行标注。标注是机器学习模型训练的重要步骤，它决定了模型能够识别的类别和特征。

三、模型训练与评估

1. 创建Impulse：
   在Edge Impulse平台上，创建一个Impulse。Impulse是一个接收原始数据、运用信号处理提取特征，并通过学习块对新数据进行分类的过程。

2. 配置Impulse：
   在创建Impulse时，你需要配置信号处理块和学习块。信号处理块用于提取数据的特征，而学习块则用于训练机器学习模型。

3. 训练模型：
   配置完成后，点击“Train”按钮开始训练模型。Edge Impulse平台会使用你的标注数据来训练一个机器学习模型。

4. 评估模型：
   训练完成后，你可以使用测试数据集来评估模型的性能。Edge Impulse平台会提供准确率、召回率等评估指标。

四、模型部署

1. 下载模型：
   在Edge Impulse平台上，找到你的训练好的模型，并下载它。模型文件通常是一个.eim文件。

2. 安装Edge Impulse SDK：
   在你的目标设备上安装Edge Impulse SDK。这通常涉及到下载和安装一些依赖库和工具。

3. 编写部署代码：
   使用Python编写代码来加载和运行你的机器学习模型。以下是一个简单的示例代码：

   import numpy as np
   from edge_impulse_linux.image import ImageImpulseRunner
   import cv2  # OpenCV库，用于图像处理
   
   def main():
       # 指定模型文件路径
       model_path = 'path/to/your/model.eim'
   
       # 创建ImageImpulseRunner实例
       with ImageImpulseRunner(model_path) as runner:
           # 初始化模型
           model_info = runner.init()
           print(f'Loaded runner for "{model_info["project"]["owner"]}/{model_info["project"]["name"]}"')
   
           # 打开摄像头
           cap = cv2.VideoCapture(0)
           if not cap.isOpened():
               print('Cannot open the camera')
               return
   
           while True:
               # 读取摄像头帧
               ret, frame = cap.read()
               if not ret:
                   print('Camera break!')
                   break
   
               # 调整帧大小以匹配训练时的输入大小
               frame = cv2.resize(frame, (320, 320))  # 假设训练时输入大小为320x320
   
               # 将帧从BGR转换为RGB
               img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
   
               # 从图像中提取特征并进行分类
               features, cropped = runner.get_features_from_image(img)
               res = runner.classify(features)
   
               # 打印分类结果
               print(f'Found {len(res["result"]["bounding_boxes"])} bounding boxes')
               for bb in res["result"]["bounding_boxes"]:
                   cv2.rectangle(frame, (bb['x'], bb['y']), (bb['x'] + bb['width'], bb['y'] + bb['height']), (0, 255, 0), 2)
   
               # 显示结果帧
               cv2.imshow('Edge Impulse Classification', frame)
   
               # 按下'q'键退出循环
               if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                   break
   
           # 释放摄像头并关闭窗口
           cap.release()
           cv2.destroyAllWindows()
   
   if __name__ == '__main__':
       main()
   

4. 运行部署代码：
   将你的部署代码上传到目标设备，并运行它。你的机器学习模型现在应该在目标设备上实时运行，并对输入数据进行分类。

五、总结

本文介绍了如何使用Edge Impulse与Python进行机器学习模型的部署。从数据收集、标注、模型训练到部署，我们逐步完成了整个流程。通过Edge Impulse，我们可以轻松地将训练好的机器学习模型部署到边缘设备上，实现实时、高效的AI应用。希望本文能为你的边缘AI项目提供有价值的参考。

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原文地址：https://blog.csdn.net/bifengmiaozhuan/article/details/142688821

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