XIAO ESP32S3-Sense 图像分类
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在这里，我们将使用 XIAO ESP32S3-Sense 构建一个 tinyML 项目，用于从照片中分类狗和猫。让我们开始吧。
它是如何工作的
我们将在 XIAO 上运行机器学习模型，并将摄像头流输入到模型中。然后，XIAO 利用我们实现的板载神经网络进行推理并预测结果。让我们来构建一个。
所需物品
- XIAO ESP32-Sense
- <32GB MicroSD卡
- Type-C 数据线
- Arduino IDE
- Edge Impulse 账户
- 使用 arduino-esp32 版本 2.x，因为它与 3.x 不兼容。
- 启用 PSRAM 以启用摄像头模块/功能。
第一步：收集猫和狗的图像
机器学习项目的第一步是收集数据集，在这里我们需要收集狗和猫的图像。我们可以通过两种方法收集图像。
- 直接通过 XIAO-ESP32S3 Sense 收集图像并保存到 SD 卡，然后上传到 Edge Impulse。
- 直接通过手机、互联网或开放数据集收集图像，然后上传到 Edge Impulse。
1.1 方法一：通过 XIAO-ESP32S3 Sense 收集图像
在这里，我们使用 Sense 摄像头模块收集图像并保存到 SD 卡，然后稍后将其上传到 Edge Impulse。
1.1.1 连接摄像头
如果您正在购买 XIAO ESP32S3 Sense，那么您还应该包括一个扩展板。此扩展板具有一个 1600*1200 OV2640 摄像头传感器、板载 SD 卡插槽和数字麦克风。
通过将扩展板安装到 XIAO ESP32S3 Sense 上，您可以使用扩展板上的功能。
安装扩展板非常简单，您只需将扩展板上的连接器与 XIAO ESP32S3 上的 B2B 连接器对齐，用力按压并听到“咔嗒”一声，安装即完成。
我们现在有一个新的完全兼容 XIAO ESP32S3 Sense 的强大摄像头 OV5640，如果您购买它，可以更换摄像头使用。
- 步骤 1. 根据您的操作系统下载并安装稳定版本的 Arduino IDE。
1.1.2 在 Arduino 上安装 XIAO-ESP32S3 Sense
步骤 1. 将 ESP32 板包添加到您的 Arduino IDE。
导航到 文件 > 首选项，并在 “附加开发板管理器 URLs” 中填写以下 URL： https://raw.githubusercontent.com/espressif/arduino-esp32/gh-pages/package_esp32_index.json
导航到 工具 > 开发板 > 开发板管理器...，在搜索框中输入关键字 esp32，选择最新版本的 esp32，并安装它。
XIAO ESP32S3 的板载包至少需要版本 2.0.8。
- 步骤 2. 选择您的开发板和端口。
在 Arduino IDE 顶部，您可以直接选择端口。通常是 COM3 或更高（COM1 和 COM2 通常保留给硬件串口）。
同时，在左侧的开发板中搜索 xiao。选择 XIAO_ESP32S3。
完成这些准备工作后，您可以开始为 XIAO ESP32S3 编写程序并进行编译和上传。
1.1.3 上传拍摄图像并保存到 SD 卡的草图
从这里下载草图文件，在您的电脑上解压缩并点击“take_photos_command.ino”打开草图。然后选择正确的端口和 XIAO 的开发板进行上传。
拍摄照片时，请确保对准我们需要收集作为数据集的图像或对象。
由于这是一个图像分类项目，我们需要收集尽可能多的图像以使系统更加稳定。因此，请收集更多可爱的狗和猫的图像。
1.2 方法二：直接将图像上传到 EdgeImpulse
对于此方法，我们需要从互联网上或通过手机收集图像。幸运的是，我们有像 Kaggle 这样的服务可以为我们提供狗和猫图像的数据集，请点击这里。
一旦收集了数据集，打开您的 EdgeImpulse 项目并进入 Data acquisition，选择 + Add data，然后选择 Upload data 选项。
在页面中，选择上传模式为 "Select a folder"，然后从下方选项中选择文件。确保选择 "Automaticlly split between training and testing" 并将标签设置为 "Infer from file name"。
上传完成后，您可以看到如下窗口。
第 2 步：设计 Impulse 并训练我们的神经网络
在为项目收集数据后，您现在可以创建您的 Impulse。一个完整的 Impulse 包括三个主要构建块：输入块、处理块和学习块。
- 要设计一个 Impulse，请在 Impulse design 下选择 Create an impulse。
- 输入块：输入块表示您正在使用哪种类型的输入数据训练模型。这可以是时间序列（音频、振动、运动）或图像。在这里我们选择图像数据作为输入块。
- 处理块：处理块基本上是一个特征提取器。它由 DSP（数字信号处理）操作组成，用于提取模型学习的特征。这些操作根据项目中使用的数据类型而有所不同。在这里我们使用 EdgeImpulse 的预构建图像处理块。
- 学习块：添加处理块后，现在是时候添加学习块以完成您的 Impulse。学习块是一个神经网络，它被训练来学习您的数据。在这里我们使用迁移学习（图像），它会在您的数据上微调一个预训练的图像分类模型。即使是相对较小的图像数据集也能获得良好的性能。
- 设计完成后，点击 save impulse 继续。
第 2.1 步：使用处理块进行特征提取
在这里我们将使用 DSP（数字信号处理）操作来提取模型学习的特征。这些操作根据项目中使用的数据类型而有所不同。首先我们需要设置如下所示的参数。
设置参数后，我们需要生成特征，点击 generate features 开始操作。
生成特征后，我们需要配置神经网络以学习您的数据。在这里我们使用迁移学习（图像），它会在您的数据上微调一个预训练的图像分类模型。即使是相对较小的图像数据集也能获得良好的性能。按照下方所示选择神经网络并点击 Start Training。训练需要一些时间，请耐心等待。
训练完成后，我们就可以下载创建的 tinyML 库了。进入 Deployment option 并选择 Arduino library 作为部署选项，然后点击 Build 生成库。
库将自动下载。下载完成后，将其添加到 Arduino IDE。打开 Arduino IDE，点击 Sketch > Include Library > Add .ZIP Library。
选择您刚刚下载的 zip 文件，如果库安装正确，您将在通知窗口中看到 "Library added to your libraries"。这意味着库已成功安装。
第 3 步：运行示例代码
尽管 Edge Impulse 尚未发布其针对 ESP32S3 的 SDK（使用 ESP NN 加速器），但感谢 Dmitry Maslov，我们可以恢复并修复其汇编优化以支持 ESP32-S3。此解决方案尚未正式发布，EI 将在解决与其他板的冲突后将其包含在 EI SDK 中。
目前，这仅适用于非 EON 版本。因此，您还需要确保未选择 Enable EON Compiler 选项。
当选择 Build 按钮时，一个 Zip 文件将被创建并下载到您的计算机。
在使用下载的库之前，我们需要启用 ESP NN 加速器。为此，您可以从 项目 GitHub 下载一个初步版本，解压缩后，将其替换为 Arduino 库文件夹中的 src/edge-impulse-sdk/porting/espressif/ESP-NN 下的 ESP NN 文件夹。
- 请记住替换 ESP-NN 文件夹，不要保留现有文件夹或更改其名称进行恢复。只需删除它即可。
- 头文件的顺序可能会影响编译，因此请确保保持头文件的正确顺序。
将以下推理代码复制并粘贴到您的 Arduino IDE 中。
/* Edge Impulse Arduino examples
* Copyright (c) 2022 EdgeImpulse Inc.
*
* Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
* of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
* in the Software without restriction, including without limitation the rights
* to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
* copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
* furnished to do so, subject to the following conditions:
*
* The above copyright notice and this permission notice shall be included in
* all copies or substantial portions of the Software.
*
* THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
* IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
* FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
* AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
* LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
* OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
* SOFTWARE.
*/
/* Includes ---------------------------------------------------------------- */
#include <XIAO_esp32S3_CatDog2_inferencing.h>
#include "edge-impulse-sdk/dsp/image/image.hpp"
#include "esp_camera.h"
// 选择摄像头型号 - 在 camera_pins.h 文件中找到更多摄像头型号
// https://github.com/espressif/arduino-esp32/blob/master/libraries/ESP32/examples/Camera/CameraWebServer/camera_pins.h
#define CAMERA_MODEL_XIAO_ESP32S3 // 具有 PSRAM
#define PWDN_GPIO_NUM -1
#define RESET_GPIO_NUM -1
#define XCLK_GPIO_NUM 10
#define SIOD_GPIO_NUM 40
#define SIOC_GPIO_NUM 39
#define Y9_GPIO_NUM 48
#define Y8_GPIO_NUM 11
#define Y7_GPIO_NUM 12
#define Y6_GPIO_NUM 14
#define Y5_GPIO_NUM 16
#define Y4_GPIO_NUM 18
#define Y3_GPIO_NUM 17
#define Y2_GPIO_NUM 15
#define VSYNC_GPIO_NUM 38
#define HREF_GPIO_NUM 47
#define PCLK_GPIO_NUM 13
#define LED_GPIO_NUM 21
/* 常量定义 -------------------------------------------------------- */
#define EI_CAMERA_RAW_FRAME_BUFFER_COLS 320
#define EI_CAMERA_RAW_FRAME_BUFFER_ROWS 240
#define EI_CAMERA_FRAME_BYTE_SIZE 3
/* 私有变量 ------------------------------------------------------- */
static bool debug_nn = false; // 设置为 true 以查看例如从原始信号生成的特征
static bool is_initialised = false;
uint8_t *snapshot_buf; // 指向捕获的输出
static camera_config_t camera_config = {
.pin_pwdn = PWDN_GPIO_NUM,
.pin_reset = RESET_GPIO_NUM,
.pin_xclk = XCLK_GPIO_NUM,
.pin_sscb_sda = SIOD_GPIO_NUM,
.pin_sscb_scl = SIOC_GPIO_NUM,
.pin_d7 = Y9_GPIO_NUM,
.pin_d6 = Y8_GPIO_NUM,
.pin_d5 = Y7_GPIO_NUM,
.pin_d4 = Y6_GPIO_NUM,
.pin_d3 = Y5_GPIO_NUM,
.pin_d2 = Y4_GPIO_NUM,
.pin_d1 = Y3_GPIO_NUM,
.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM,
.pin_vsync = VSYNC_GPIO_NUM,
.pin_href = HREF_GPIO_NUM,
.pin_pclk = PCLK_GPIO_NUM,
// XCLK 20MHz 或 OV2640 双 FPS 的 10MHz（实验性）
.xclk_freq_hz = 20000000,
.ledc_timer = LEDC_TIMER_0,
.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0,
.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG, // YUV422, GRAYSCALE, RGB565, JPEG
.frame_size = FRAMESIZE_QVGA, // QQVGA-UXGA 不要在非 JPEG 模式下使用高于 QVGA 的尺寸
.jpeg_quality = 12, // 0-63 数字越小质量越高
.fb_count = 1, // 如果多于一个，i2s 将运行在连续模式下。仅在 JPEG 模式下使用
.fb_location = CAMERA_FB_IN_PSRAM,
.grab_mode = CAMERA_GRAB_WHEN_EMPTY,
};
/* 函数定义 ------------------------------------------------------- */
bool ei_camera_init(void);
void ei_camera_deinit(void);
bool ei_camera_capture(uint32_t img_width, uint32_t img_height, uint8_t *out_buf) ;
/**
* @brief Arduino setup 函数
*/
void setup()
{
// 在此处放置您的设置代码，仅运行一次：
Serial.begin(115200);
// 注释掉下面的行以在上传后立即开始推理
while (!Serial);
Serial.println("Edge Impulse 推理演示");
if (ei_camera_init() == false) {
ei_printf("摄像头初始化失败！\r\n");
}
else {
ei_printf("摄像头已初始化\r\n");
}
ei_printf("\n将在 2 秒内开始连续推理...\n");
ei_sleep(2000);
}
/**
* @brief 获取数据并运行推理
*
* @param[in] debug 如果为 true，则获取调试信息
*/
void loop()
{
// 替代 wait_ms，我们将等待信号，这允许线程取消我们...
if (ei_sleep(5) != EI_IMPULSE_OK) {
return;
}
snapshot_buf = (uint8_t*)malloc(EI_CAMERA_RAW_FRAME_BUFFER_COLS * EI_CAMERA_RAW_FRAME_BUFFER_ROWS * EI_CAMERA_FRAME_BYTE_SIZE);
// 检查分配是否成功
if(snapshot_buf == nullptr) {
ei_printf("错误：分配快照缓冲区失败！\n");
return;
}
ei::signal_t signal;
signal.total_length = EI_CLASSIFIER_INPUT_WIDTH * EI_CLASSIFIER_INPUT_HEIGHT;
signal.get_data = &ei_camera_get_data;
if (ei_camera_capture((size_t)EI_CLASSIFIER_INPUT_WIDTH, (size_t)EI_CLASSIFIER_INPUT_HEIGHT, snapshot_buf) == false) {
ei_printf("捕获图像失败\r\n");
free(snapshot_buf);
return;
}
// 运行分类器
ei_impulse_result_t result = { 0 };
EI_IMPULSE_ERROR err = run_classifier(&signal, &result, debug_nn);
if (err != EI_IMPULSE_OK) {
ei_printf("错误：运行分类器失败 (%d)\n", err);
return;
}
// 打印预测结果
ei_printf("预测结果 (DSP: %d ms., 分类: %d ms., 异常: %d ms.): \n",
result.timing.dsp, result.timing.classification, result.timing.anomaly);
#if EI_CLASSIFIER_OBJECT_DETECTION == 1
bool bb_found = result.bounding_boxes[0].value > 0;
for (size_t ix = 0; ix < result.bounding_boxes_count; ix++) {
auto bb = result.bounding_boxes[ix];
if (bb.value == 0) {
continue;
}
ei_printf(" %s (%f) [ x: %u, y: %u, width: %u, height: %u ]\n", bb.label, bb.value, bb.x, bb.y, bb.width, bb.height);
}
if (!bb_found) {
ei_printf(" 未找到对象\n");
}
#else
for (size_t ix = 0; ix < EI_CLASSIFIER_LABEL_COUNT; ix++) {
ei_printf(" %s: %.5f\n", result.classification[ix].label,
result.classification[ix].value);
}
#endif
#if EI_CLASSIFIER_HAS_ANOMALY == 1
ei_printf(" 异常分数: %.3f\n", result.anomaly);
#endif
free(snapshot_buf);
}
/**
* @brief 设置图像传感器并开始流式传输
*
* @retval 如果初始化失败则返回 false
*/
bool ei_camera_init(void) {
if (is_initialised) return true;
#if defined(CAMERA_MODEL_ESP_EYE)
pinMode(13, INPUT_PULLUP);
pinMode(14, INPUT_PULLUP);
#endif
// 初始化摄像头
esp_err_t err = esp_camera_init(&camera_config);
if (err != ESP_OK) {
Serial.printf("摄像头初始化失败，错误代码 0x%x\n", err);
return false;
}
sensor_t * s = esp_camera_sensor_get();
// 初始传感器垂直翻转，颜色有点饱和
if (s->id.PID == OV3660_PID) {
s->set_vflip(s, 1); // 翻转回来
s->set_brightness(s, 1); // 提升亮度
s->set_saturation(s, 0); // 降低饱和度
}
#if defined(CAMERA_MODEL_M5STACK_WIDE)
s->set_vflip(s, 1);
s->set_hmirror(s, 1);
#elif defined(CAMERA_MODEL_ESP_EYE)
s->set_vflip(s, 1);
s->set_hmirror(s, 1);
s->set_awb_gain(s, 1);
#endif
is_initialised = true;
return true;
}
/**
* @brief 停止传感器数据流
*/
void ei_camera_deinit(void) {
// 取消初始化摄像头
esp_err_t err = esp_camera_deinit();
if (err != ESP_OK)
{
ei_printf("摄像头取消初始化失败\n");
return;
}
is_initialised = false;
return;
}
/**
* @brief 捕获、重新缩放和裁剪图像
*
* @param[in] img_width 输出图像的宽度
* @param[in] img_height 输出图像的高度
* @param[in] out_buf 指向存储输出图像的指针，如果使用 ei_camera_frame_buffer 进行捕获和重新缩放/裁剪，可以使用 NULL。
*
* @retval 如果未初始化、图像捕获、重新缩放或裁剪失败则返回 false
*
*/
bool ei_camera_capture(uint32_t img_width, uint32_t img_height, uint8_t *out_buf) {
bool do_resize = false;
if (!is_initialised) {
ei_printf("错误：摄像头未初始化\r\n");
return false;
}
camera_fb_t *fb = esp_camera_fb_get();
if (!fb) {
ei_printf("摄像头捕获失败\n");
return false;
}
bool converted = fmt2rgb888(fb->buf, fb->len, PIXFORMAT_JPEG, snapshot_buf);
esp_camera_fb_return(fb);
if(!converted){
ei_printf("转换失败\n");
return false;
}
if ((img_width != EI_CAMERA_RAW_FRAME_BUFFER_COLS)
|| (img_height != EI_CAMERA_RAW_FRAME_BUFFER_ROWS)) {
do_resize = true;
}
if (do_resize) {
ei::image::processing::crop_and_interpolate_rgb888(
out_buf,
EI_CAMERA_RAW_FRAME_BUFFER_COLS,
EI_CAMERA_RAW_FRAME_BUFFER_ROWS,
out_buf,
img_width,
img_height);
}
return true;
}
static int ei_camera_get_data(size_t offset, size_t length, float *out_ptr)
{
// 我们已经有了 RGB888 缓冲区，因此重新计算偏移到像素索引
size_t pixel_ix = offset * 3;
size_t pixels_left = length;
size_t out_ptr_ix = 0;
while (pixels_left != 0) {
out_ptr[out_ptr_ix] = (snapshot_buf[pixel_ix] << 16) + (snapshot_buf[pixel_ix + 1] << 8) + snapshot_buf[pixel_ix + 2];
// 转到下一个像素
out_ptr_ix++;
pixel_ix+=3;
pixels_left--;
}
// 完成！
return 0;
}
#if !defined(EI_CLASSIFIER_SENSOR) || EI_CLASSIFIER_SENSOR != EI_CLASSIFIER_SENSOR_CAMERA
#error "当前传感器的模型无效"
#endif
确保将 "#include <XIAO_esp32S3_CatDog2_inferencing.h>" 替换为您生成的库。然后上传代码并指向猫或狗的图片，或者实际的猫狗，我们可以在串口监视器中看到结果。
恭喜您 🙌 完成了这个 tinyML 图像分类项目。
资源
[PDF] ESP32-S3 数据手册
适用于 Seeed Studio XIAO ESP32S3
适用于 Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense
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