K210借助MaixHub训练平台进行目标检测

这次我准备用K210进行橡皮的目标检测。

一、采集图片

用手机拍40s左右的视频，然后在桌面建一个video文件夹，里面建一个rubber文件夹，将视频上传至rubber文件夹中。

下一布将视频转成图片：我用DataAssitant v1.2这个软件，软件我是通过一位up视频获取的，参考链接 ，打开软件将预处理模式切换成目标检测

然后选择到刚刚在桌面创建的video文件夹，不要选到rubber文件夹

然后点击开始处理，提取成功后关闭软件，发现刚刚video/rubber文件夹里面都转图片了，一共了213张。但是图片的分辨率是720×1280的；MaixHub上要求图片的分辨率为224×224。

下一步就是将图片的分辨率调整到224*224，这里我用到了一个py脚本，在桌面上新建一个python文件，将下列代码复制进去。

from PIL import Image
import os.path
import glob
def convertjpg(jpgfile,outdir,width=224,height=224):
  img=Image.open(jpgfile)
  try:
    new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR)  
    new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))
  except Exception as e:
    print(e)
for jpgfile in glob.glob("video/rubber/*.JPG"):
  convertjpg(jpgfile,"images")

然后在桌面上创建一个images文件夹，用来存放转成功后的图片。下面运行python脚本。查看images文件夹内，图片成功转成224×224了，可以将原本video文件夹删去。

二、标注数据集

这一步我在B站看一个up主的视频对我帮助很大，点击链接

1.首先在桌面上新建一个文件夹rubber，将images文件夹移至rubber文件夹内，然后在rubber文件夹内建一个xml文件夹和labels.txt文本文件，打开label.txt输入rubber，保存关闭文件。

2.标注数据集的工具我使用的是labeling：下载链接 打开工具，点击Open Dir选择images文件夹

继续点击Change Save Dir,选择xml文件夹

labellmg快捷键图下

接下来开始标注，先点击view下面的Auto Save Mode，可以自动保存，然后按下快捷键w是创建矩形框，框注要检测的范围，然后标注rubber，按下回车键，标注成功后会在xml文件夹里产生一个*.xml文件，快捷键d下一张图片，循环以上步骤，直至标完所有图片。

训练完毕后关闭工具，将rubber文件夹压缩成rubber.zip。

三、上传数据集进行训练

1.获取机器码

首先需要下载kflash_gui工具，用来烧录固件，还需要下载key_gen_v1.2.zip固件用来获取机器码，然后打开kflash_gui工具，选择刚刚下载的固件，开发板设置根据自己的开发板设置，用数据线连接开发板，点击下载。

下载成功后关闭工具。

接下来需要一个串口调试助器，我这里的波特率是115200，查看机器码

关闭串口调试器，点击网址，开始训练，首先创建任务，分类选目标检测

然后上传数据集，选择rubber.zip，点击开始训练。

等待几分钟就可以完成训练，可以打把王者放松一下。

成功完成， 训练结果会发送到邮箱里，下载压缩包即可。文件夹内容如下图所示，比较重要的是boot.py的脚本文件和m.kmodel模型文件。

打开boot.py文件翻到最下面，程序默认是使用sd卡的，由于我没有使用sd卡，注释第二行，使用第一行的main函数。要注意模型地址是0x300000，等会需要用。

接下来，下载最新的固件，这里我下载的这个固件

然后打开kflash_gui工具烧录固件

烧录成功后，烧录模型，这里模型的地址得是0x300000，得和程序里面对应，点击下载。

下载成功后，用MaixPy IDE打开root.py，用数据线连接开发板，运行脚本，运行效果还算满意，有些偏差，可能是标注数据集时，一些细节没注意到。

参考文章：https://www.maixhub.com/index/mtrain/help.html