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我五歲的孩子剛剛開始學習拼寫，用字母組成單詞并讀出單詞。
以下是我如何進行此操作的總體摘要：
1. 找到一個經過訓練的模型，該模型可以識別類似于數字數字的 mnist 模型的書面英文字母。
2. 我找不到那個模型（D'oh?。晕冶仨毥⒆约旱哪Ｐ?。破解 Colab！
3. 下載Kaggle AZ 數據集，這樣我至少有一個數據集可以開始。
4. 開發、訓練模型并將其保存為 Tensorflow Lite 模型（參見 github 中的 Jupiter notebook）。我也量化了模型，但 tflite 模型已經足夠小了。
5. 開始在我的 Jetson Nano 開發套件（帶有 RPi 攝像頭和音頻帽）上編碼。
6. 大量的試錯測試！
請查看我的github以獲取完整的源代碼。這很有趣，因為我通常在預訓練模型上進行遷移學習。這是我第一次使用 Colab 從頭開始??生成新模型。
我花在編碼上的時間是一個很好的練習，可以確保輸入數據與模型數據具有相同的維度（和相同的格式）。
我最初的模型運行并不令人印象深刻。事實證明，這是因為模型數據假定黑色背景和白色文本，而我在白色背景上傳遞深色文本。在將圖像傳遞給模型之前，我必須反轉圖像的顏色。還要確保你正在縮放！
我通過過濾輸入圖像的像素值進一步提高了模型的性能。如果像素值小于某個強度（我選擇了 160），那么這意味著它可能是背景，而不是字母的一部分。我將該值設置為 0（黑色），在字母和背景之間提供了很好的對比。
下一步
所以現在我的工作很好，我想擴展數據集以包含更多的對象/動物讓我的孩子拼出。我也想讓它更便攜。現在我的 Jetson Nano 通過 HDMI 連接到我的顯示器。我要么得到一個小型 HDMI 顯示器，要么將它移植回我的 Raspberry Pi 4（我開始使用 RPi，但轉移到了 Jetson Nano）并可能使用我擁有的 Adafruit 機器學習 HAT（附帶一個小顯示器）。另外，你可以看到我不是 UI/UX 人。我拼湊一些東西讓它工作。如果您對如何在 OpenCV 中創建漂亮的 UI 有任何建議，請告訴我！
如果您有任何想法或問題，請隨時與我們聯系！謝謝！
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