【NUCLEO-C562RE】MNIST 数字识别

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无垠的广袤发布时间：2026-10-30 21:16

技术帖
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文章简介:	介绍了 NUCLEO-C562RE 开发板结合 TinyMatrix 机器学习库、MNIST 数据集以及 Arduino IDE 实现数字识别的板端部署，包括流程图、关键代码、网页面板设计、效果演示等。

【NUCLEO-C562RE】MNIST 数字识别

本文介绍了 NUCLEO-C562RE 开发板结合 TinyMatrix 机器学习库、MNIST 数据集以及 Arduino IDE 实现数字识别的板端部署，包括流程图、关键代码、网页面板设计、效果演示等。

项目介绍

开发板结合 TinyMatrix 库和 MNIST 数据集，实现手写数字识别，将结果串口打印的项目设计。

准备工作：硬件连接、TinyMatrix 库、示例工程；
工程测试：流程图、工程代码、效果演示、手写面板的网页设计；

TinyMatrix

TinyMaix 是针对小算力小内存的芯片设计的轻量级推理框架。

使用 TinyMatrix 可将 MNIST 部署在 2KB 内存的单片机上运行，并对多种架构的单片机提供了支持和优化，包括 RISC-V、ARM Cortex-M 等。

关键特性

核心代码少；
低内存消耗；
支持 INT8/FP32/FP16 模型，支持 tflite 模型转换；
支持多种芯片架构的指令优化: ARM SIMD/NEON/MVEI，RV32P, RV64V；
友好的用户接口，只需要 load/run 模型；
支持全静态的内存配置 (无需malloc)；
MaixHub 在线模型训练支持；

详见：sipeed/TinyMaix .

例程获取

下载 mnist_arduino 示例工程。

详见：TinyMaix/examples/mnist_arduino .

硬件连接

使用 TypeC-USB 数据线连接 NUCLEO-C562RE 开发板和主机 USB 接口；

环境搭建

下载并安装 Arduino IDE 软件；

下载并安装 STM32CubeProgrammer 用于自动上传固件；

添加 URL

打开 Arduino IDE ，菜单栏 File - Preference 首选项，设置；

添加额外板卡管理链接并保存；

https://github.com/stm32duino/BoardManagerFiles/raw/main/package_stmicroelectronics_index.json

回到 Arduino IDE 主界面，自动更新下载 STM32 板卡数据文件 package_stm_index.json；
等待所有工具及 SDK 下载部署完成，展开侧边工具栏 Board Manager 标签，搜索并安装 STM32 MCU based board by STMicroeletronics 最新版；

详见：STM32duino .

流程图

代码

Arduino IDE 打开 tinymatrix.ino 工程文件，代码如下

#include "stdio.h"
#include "tinymaix.h"
#include "num_test.h" // 存放目标数字图片数组

#define  TM_GET_US()       ((uint32_t)(micros()))

#define TM_DBGT_INIT()     uint32_t _start,_finish;uint32_t _time;_start=TM_GET_US();
#define TM_DBGT_START()    _start=TM_GET_US();
#define TM_DBGT(x)         {_finish=TM_GET_US();\
                            _time = (_finish-_start);\
                            Serial.print("===use ");Serial.print(_time);Serial.print("us\n");\
                            _start=TM_GET_US();}

#include <stdint.h>
#define MDL_BUF_LEN (960)
#define LBUF_LEN (360)
const uint8_t mdl_data[920] PROGMEM={\
// ... ...
};

// 28x28 = 784 bytes, 灰度 0~255
//const uint8_t mnist_pic0[28*28] PROGMEM = {};

tm_err_t layer_cb(tm_mdl_t* mdl, tml_head_t* lh)
{   //dump middle result
    return TM_OK;
    int h = lh->out_dims[1];
    int w = lh->out_dims[2];
    int ch= lh->out_dims[3];
    mtype_t* output = TML_GET_OUTPUT(mdl, lh);
    Serial.print("Layer ");Serial.print(mdl->layer_i);Serial.print(" callback ========\n");
    for(int y=0; y<h; y++){
       Serial.print("[");
        for(int x=0; x<w; x++){
            Serial.print("[");
            for(int c=0; c<ch; c++){
                Serial.print(output[(y*w+x)*ch+c]);Serial.print(",");
            }
            Serial.print("],");
        }
        Serial.print("],\n");
    }
    Serial.print("\n");
    return TM_OK;
}

static void parse_output(tm_mat_t* outs)
{
    tm_mat_t out = outs[0];
    float* data  = out.dataf;
    float maxp = 0;
    int maxi = -1;
    for(int i=0; i<10; i++){
        //TM_PRINTF("%d: %.3f\n", i, data[i]);
        Serial.print(i);Serial.print(": ");Serial.print(int(data[i]*100));Serial.print("\n");
        if(data[i] > maxp) {
            maxi = i;
            maxp = data[i];
        }
    }
    Serial.print("### Predict output is: Number ");Serial.print(maxi);Serial.print(", prob=");Serial.print(int(maxp*100));
    Serial.print("\n");
    return;
}


#define IMG_L   (28)
#define IMG_CH  (1)
#define CLASS_N (10)

static uint8_t mdl_buf[MDL_BUF_LEN];

void setup() {
    Serial.begin(115200);
    //printf_begin();
    TM_DBGT_INIT();
    Serial.print("mnist demo\n");
    tm_mdl_t mdl;
    const uint8_t *mnist_pic = mnist_pic5;
    for(int i=0; i<28*28; i++){
        Serial.print(pgm_read_byte(&mnist_pic[i])>>4, HEX);
        if(i%28==27)Serial.print("\n");
    }

    tm_mat_t in_uint8 = {3,IMG_L,IMG_L,IMG_CH, (mtype_t*)mnist_pic};
    tm_mat_t in = {3,IMG_L,IMG_L,IMG_CH, NULL};
    tm_mat_t outs[1];
    tm_err_t res;
    //tm_stat((tm_mdlbin_t*)mdl_data); 

    res = tm_load(&mdl, mdl_data, mdl_buf, layer_cb, &in);
    if(res != TM_OK) {
        TM_PRINTF("tm model load err %d\n", res);
        return ;
    }

    res = tm_preprocess(&mdl, TMPP_UINT2INT, &in_uint8, &in); 

    TM_DBGT_START();
    res = tm_run(&mdl, &in, outs);
    TM_DBGT("tm_run");
    if(res==TM_OK) parse_output(outs);  
    else TM_PRINTF("tm run error: %d\n", res);
    tm_unload(&mdl);                  
    return ;
}

void loop() {
  // put your main code here, to run repeatedly:

}

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