====== m5stickv / unitv / unitv2======

https://m5stack.com/

https://docs.m5stack.com/#/en/core/m5stickv

[[unitv2]]
https://docs.m5stack.com/en/unit/unitv2?id=description


===== ドキュメント =====
quick start 
https://docs.m5stack.com/#/en/quick_start/m5stickv/m5stickv_quick_start

library
https://maixpy.sipeed.com/en/libs/standard/
===== 参考 =====

K210 物体認識モデルの生成  
https://homemadegarbage.com/ai02

M5StickC+BeetleC+M5StickVで自動運転する 　
https://note.com/ssktkr/n/nc1db1fb2495e

Wi-FiがないM5StickVを、M5StickCと繋ぎLINEに投稿してみるまでの手順
https://qiita.com/nnn112358/items/5efd926fea20cd6c2c43

M5StickVではじめる軽量モデルの実世界への応用  
https://www.slideshare.net/ksasao/20190928-m5stickv-tfug

UnitV で画像シリアル転送の味見 
https://homemadegarbage.com/ai12

UnitV と M5StickC で動画ストリーミングを堪能
https://homemadegarbage.com/ai13

===== 仕様 =====
  M5StickVではkmodelというフォーマットのモデルを使います。
  TensorFlow Liteのモデル（tflite）からMaix Toolboxを使ってkmodelに変換できます。

===== firmware =====
m5stack社のfirmware  https://docs.m5stack.com/#/en/quick_start/m5stickv/m5stickv_quick_start

m5stackに搭載しているsipeed社Maixpyの最新farmware(m5sticv用がある)  http://dl.sipeed.com/MAIX/MaixPy/release/master/

kflash_guiで書き込む(download)



===== 機械学習 =====

V-Training　https://hellobreak.net/m5stickv-vtraining-10-14/

mnist  https://qiita.com/moritalous/items/1c014afbb97a2e48bbdf

M5StickVで独自のモデルを使って画像認識  https://www.lancard.com/blog/2019/09/24/m5stickv%E3%81%A7%E7%8B%AC%E8%87%AA%E3%81%AE%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E7%94%BB%E5%83%8F%E8%AA%8D%E8%AD%98/

m5stickvのモデルで有るkmodelはtensorflowliteから作成出来る
https://qiita.com/hnakagawa/items/300e50134b03fb3e0350


===== コンソール =====
maixpyideから新規コンソール接続し、ctrl+cでpythonコンソールになる。

===== sample =====
  import sensor, image, time, lcd
  lcd.init(freq=15000000)
  sensor.reset()                      # Reset and initialize the sensor. It will
  sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
  sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # Set frame size to QVGA (320x240)
  sensor.skip_frames(time = 2000)     # Wait for settings take effect.
  while(True):
    img = sensor.snapshot()         # Take a picture and return the image.
    #################################grayscale化
    img = img.to_grayscale()
    #################################barcode読み取り
    lstbcd = img.find_barcodes()
    for bcd in lstbcd:
        img.draw_string(2, 2, bcd.payload(),scale=2)
    #################################
    lcd.display(img)                # Display on LCD
                                    # to the IDE. The FPS should increase once disconnected.