我们的判决
该套件配备 2MP 摄像头、Pico 和所有配件，为您的 Raspberry Pi Pico 添加了可行的人和物体检测功能。
为了
+ 简单说明
+ 快速结果
+与许多板兼容
反对
– 需要 C/C++ 知识
– 镜头不受保护
当我们想到机器学习和人工智能时，我们会立即想到具有强大计算能力的大型数据中心。但是 Raspberry Pi Pico 能够通过为微控制器开发的 TinyML 进行机器学习。使用 40 美元的 Uctronics TinyML 学习套件，我们可以轻松地将计算机视觉添加到我们的项目中。
Uctronics TinyML 学习套件与许多不同的微控制器兼容，例如来自 Arduino 的微控制器，包括一个 Arducam Mini 2MP Plus 摄像头，该摄像头已与其他微控制器一起使用了一段时间，但借助 Raspberry Pi Pico 的强大功能，我们看到机器性能要好得多学习，与 Arduino 相比增加了近 10 倍。
我们将 Uctronics TinyML 学习套件放在工作台上，并进一步了解了该套件的功能。
Uctronics TinyML 学习套件的设计和使用
该套件的尺寸仅为 0.78 x 1.34 英寸（20 x 34.1 毫米），重点是 Arducam 2MP Plus，这是一款基于 OV2640 的相机，这是一款 2MP 相机，可通过 SPI（数据流和命令）和 I2C（传感器配置）协议。
该相机不仅限于在随附的 Raspberry Pi Pico 上使用；它也可以与基于 Arduino 和 ESP32 的板一起使用。2MP 分辨率听起来可能不多，但对于计算机视觉和机器学习来说，当我们考虑到我们的图像只有 320 x 320 像素时，它就足够了。相机镜头包含在 M12 卡口中，该镜头可与其他 M12 镜头互换，可单独购买。
借助随附的跳线，将相机连接到 Raspberry Pi Pico 或其他 RP2040 轻而易举。在线资源清楚地显示了我们应该用来将相机连接到 Pico 的 GPIO 引脚，并显示了包含的 CP2102 USB 到 TTL 适配器的 GPIO 引脚，该适配器用于将视频数据从 Pico 发送到应用程序，在我们的评论中是一个运行 Processing 的人员检测脚本，一个类似于 Arduino IDE 但面向视觉艺术的编程接口。
在将一个用 C/C++ 编写的预制 UF2 项目刷写到我们的 Raspberry Pi Pico 之后，我们安装了 Processing IDE 和相应的代码来接收图像数据并显示在我们的桌面上。如果您是 MicroPython 的粉丝，那么目前没有适用于 Raspberry Pi Pico 的 TensorFLow Lite 的 MicroPython 库，但 Arducam 正在努力支持这一点。Arducam Mini 2MP Plus 相机也可以用来拍摄简单的图像，它有一个社区支持的 MicroPython 库来简化这个过程。
连接到 Raspberry Pi Pico 的摄像头很酷，但机器学习更酷。Tiny Machine Learning (TinyML) 是 TensorFlow 的一个版本，开发用于微控制器，其计算能力几乎总是低于完整的计算机。来自 Arduino、Espressif (ESP32) 和现在的 Raspberry Pi 的微控制器能够接受训练以识别物体、模式或响应来自麦克风、传感器等的外部输入。
Arducam 声称，将 OV2640 相机与 Raspberry Pi Pico 一起使用，我们可以以 1 FPS 的速度进行处理，这听起来可能不多，但在 Arduino 上运行的等效项目是每 18 秒 1 帧。所以 Pico 在预算上显然是 TinyML 更好的板子。Arducam 提供了一个 Github 存储库，其中包含一系列 TinyML 演示，可作为原始 C 代码用于在您的机器上进行自定义和编译。如果您希望直接使用演示，可以使用预编译版本保存为 UF2 文件，以便在 Pico 上使用。
我们可以将 Uctronics TinyML 学习套件用于哪些项目？
Uctronics TinyML 学习套件专为 TinyML 设计，因此适用于需要足够处理能力以将计算机视觉和人工智能添加到项目中的项目。使用相机作为输入，我们可以给机器人“视觉”，并且使用不同的模型，我们可以训练机器人搜索物体或人。
想要监视房间内的入侵者并通过 Internet 向您的设备发送警报？好吧，Arducam 相机和我们的 Raspberry Pi Pico 在线指南将实现这一点。
底线
Uctronics TinyML 学习工具包非常有趣，但要从中获得最佳效果，您确实需要了解您的 C/C++，直到 MicroPython 库准备好发布。如果您已经熟悉机器学习，那么这对您来说很可能不是绊脚石。
Arducam Mini 2MP Plus 相机非常容易组装，具有清晰的说明和有据可查的 GitHub 存储库，即使是新手程序员也能花一点时间得到很好的结果。
