Tensorflow Lite Micro是tensorflow框架针对微控制器应用场景所专门设计的深度学习推理框架，它占用的资源少，运行时内存最低只需要16KB，同时其兼容tensorflow框架，依托于Tensorflow平台强大的生态背景，使得更多开发者可以方便的集成、使用AI算法，为端侧带来人工智能的新活力。其中Tensorflow Lite模型也被ST的AI工具所支持，但是我们这次是不通过STM32提供的AI工具，而是移植Tensorflow Lite代码去运行其模型。
; Z# M# k9 q8 K& |/ u# u
6 X' D& s/ V2 }/ H1 `2 r首先获取Tensorflow LiteMCU版的源代码：https://github.com/tensorflow/tflite-micro

; `/ F7 s9 N, i# p根据教程获取工程代码：TFLITE-micro/new_platform_support.md at Main ·张量流/TFLITE-micro ·吉特哈布 (github.com)

: D' a4 M% w3 M# l) m文件都扔工程里面，太多了，截图只是一部分。把CMSIS-NN库（算子加速）也扔进去，加速运算


1 X2 W7 Y3 D, X0 O, `添加相关路径

4 `5 \) [: l  g/ }, K
设置工程，使用AC6编译，关闭Keil的Microlib库


* e. u$ f$ t' [4 s6 W2 O9 ~编译选项使用-Os，这样代码体积小点

" i) s5 c* E2 d4 W
图像预处理函数。模型要求输入神经网络的图像为灰度图，为完成摄像头获取的RGB彩图到模型输入需要的灰度图转换，需从输入的RGB565像素格式中解析出R、G、B三通道的值，再根据心理学公式计算出单个像素点的灰度，具体代码如下：

1. uint8_t rgb565_to_gray(uint16_t bg_color)
   , N1 D- |% a. T
2. {
   
3.     uint8_t bg_r = 0;
   
4.     uint8_t bg_g = 0;
   
5.     uint8_t bg_b = 0;
   " u1 l; n- P% |4 `
6.     bg_r = ((bg_color>>11)&0xff)<<3;
   
7.     bg_g = ((bg_color>>5)&0x3f)<<2;
   3 X1 q8 w# u: @9 U7 s
8.     bg_b = (bg_color&0x1f)<<2;
   0 ^$ j2 R% B8 Y7 R* H, g& I1 }
9.     uint8_t gray = (bg_r*299 + bg_g*587 + bg_b*114 + 500) / 1000;
   
10.     return gray;
    7 F- b4 o- |& R) e
11. }
    
12. 
    
13. void input_convert(uint16_t* camera_buffer , uint8_t* model_buffer)
    9 ?& L& e! R* g, q1 `; I
14. {
    2 e9 e* l+ @& [% I2 r- d6 @
15.     int i,j;
    1 d+ k0 ?8 D) {- O) {2 f
16.     for(i=0; i<96; i++)
    
17.         {
    ! o6 u) [( B; u
18.         for(j=0; j<96; j++)
    
19.         {
    
20.             model_buffer[i*96+j] = rgb565_to_gray(camera_buffer[i*2*320 + j*2 + 64 + 320*24]);
    
21.         }
    
22.         }
    
23. }

复制代码

* H2 x- n9 F3 b2 J6 J在图像接收中断里面处理识别过程

1. void HAL_DCMI_FrameEventCallback(DCMI_HandleTypeDef *hdcmi)
   . k2 \+ _9 f- ]* l1 }$ _
2. {
   ' `: L; o2 k& Z# i/ T
3.     uint8_t person_flag;   
   
4. 
   
5.     //转换图像为模型可处理的大小
     c3 Y1 |, j( p
6.     input_convert((uint16_t*)_OV2640->frame->buffer, model_buffer);
   
7.     person_flag = person_detect(model_buffer);  //运行模型
   - t7 |. h9 j/ y3 P( V. w6 V$ f4 r1 n: ?
8.    
   
9.     LCD_Draw_Image(0, 0, 320, 240, (uint16_t *)_OV2640->frame->buffer);
   
10.     for(int i=0;i<192;i++)
    
11.     {
    
12.         LCD_Draw_Point(i+64,  192+24,0xf100);
    
13.         LCD_Draw_Point(192+64,i+24,  0xf100);
    
14.         LCD_Draw_Point(i+64,  0+24,  0xf100);
    
15.         LCD_Draw_Point(64,    i+24,  0xf100);
    3 x8 o) v" t, a
16.     }
    2 a" i! e5 x' _( J' W- b) v
17.     if(person_flag!=0)LCD_Draw_String(0, 0, 320, 240, 32, "people");
    # |) n6 Q6 z2 Y% V/ N# r! u
18.    
    
19.     OV2640_DMA_Config(_OV2640->frame->buffer, (_OV2640->frame->length)/4);
    
20. }

复制代码

2 U, C, N# z! S

3 h/ N- p6 n  @. W运行效果：
$ m# i7 h/ q8 w& s- G识别充电器（无反应）
) {) f) M$ W% a4 o

# }. G' o. C) ]
  R, @# r7 j4 }. G  O# D7 h; Y识别打火机（无反应）
) c5 k# L3 F- g& R& M4 E2 u" a6 h( d

识别人体（显示people）


  A( @" S; z4 t+ H9 C) V
3 f$ e) I7 [, ?) L% O

打火机相当出境

谢谢楼主共享评测，谢谢共享代码！学习了。
% H7 K, `. D! j9 P! ?" W7 V  [

你好，请问有些源文件是重名的，该怎么才能解决冲突

Ender2021 发表于 2025-4-23 21:46
你好，请问有些源文件是重名的，该怎么才能解决冲突

一些是需要删掉的，二选一