v3.6.5

v3.6.5 は TensorFlow と ulab を更新し、HM01B0 カメラを大幅に改善し(任意の解像度、QQVGA、クロッピング、set_auto_exposure()、およびフリッカー防止の修正)、Portenta の外部 SDRAM と量産ボードのサポートをもたらします。レガシーの CMSIS-NN トレーニングツール/例が削除され、OpenMV 4 Plus のフレームバッファが縮小されました。以下の破壊的変更をお読みください。

ハイライト

  • HM01B0 — 任意の解像度、QQVGA、クロッピング、set_auto_exposure() のサポート、加えて自動露出のフリッカー修正。

  • TensorFlow / ulab を最新バージョンに更新。

  • Portenta — 外部 SDRAM の使用と量産ボードファイル。

  • 修正 — レンズ補正、低解像度での画質、FPS クロックの修正。

  • 破壊的変更: レガシーの CMSIS-NN トレーニング/変換ツールと例が削除され、OpenMV 4 Plus のフレームバッファが縮小されました。破壊的変更を参照してください。

新機能

  • HM01B0 — 任意解像度のサポート、QQVGA および追加のスタブ、センサー側のクロッピング、sensor.set_auto_exposure() のサポートを追加しました。

  • Apriltag 読み出し — 読み出し制御の apriltag トラッキングの例を追加しました。

その他の変更と改善

  • TensorFlow と ulab を最新バージョンに更新しました。Portenta の外部 SDRAM の使用と量産/CI ボードファイルを追加し、MT9V034 ドライバとフレームバッファアクセサ関数をクリーンアップしました。

バグ修正

カメラとイメージング:

  • HM01B0 での自動露出中のフリッカー、レンズ補正、低解像度での画質、OV5640/JPEG ラインコピー(dest_fb)、FPS クロック、および bpp が負のときに 0 を返す問題を修正し、不要な HM01B0 の水平反転を削除しました。

ハードウェアとボードのサポート

  • HM01B0 — 任意の解像度、QQVGA、クロッピング。

  • Arduino Portenta H7 — 外部 SDRAM と更新された量産ボードファイル。

破壊的 API 変更

v3.6.4 と v3.6.5 の間でのユーザーから見える API の破壊的変更。範囲: modules/ 内の Python C モジュール、scripts/libraries/ 内の Python ライブラリ、およびバンドルされたツール/例。

各変更には影響度のタグが付いています:

  • behavior — API は同じだが結果が異なります。調整済みのスクリプトを再確認してください。

  • tooling — ファームウェアの Python API ではなく、ビルド/変換ツールやバンドルされた例に影響します。

変更はその順序で影響度別にグループ化されています。コードを移植したいだけであれば、末尾の 移行チェックリスト に進んでください。各コミットハッシュは GitHub 上の差分にリンクしています。

OpenMV 4 Plus のフレームバッファを縮小 (behavior)

OpenMV 4 Plus のフレームバッファは 20 MB に縮小されました(また OpenMV 2/3 のバッファサイズが修正されました)。フレームバッファから非常に大きなフレーム/オブジェクトを割り当てていた OpenMV 4 Plus のメモリに余裕のないスクリプトは、より早く割り当て制限に達する可能性があるため、再確認する必要があります。

コミット: 3a790a827

レガシーの CMSIS-NN ツールと例を削除 (tooling)

レガシーの CMSIS-NN モデルトレーニング/変換ツール(nn_convert.pynn_quantizer.py、LeNet/CIFAR/smile のモデルファイル)と 25-Machine-Learning/nn_*.py の例スクリプトが削除されました。nn モジュール自体はこのリリースでもまだ動作します(後の v3.9.0 で削除されます)が、CMSIS-NN のモデル生成ツールはなくなりました。代わりに TensorFlow Lite(tf)ワークフローを使用してください。

コミット: 588f79a62

移行チェックリスト

縮小された 20 MB のフレームバッファに対して OpenMV 4 Plus での大きなフレームバッファ割り当てを再確認し(フレームバッファの変更)、CMSIS-NN のモデル生成を TensorFlow Lite ワークフローに移行してください(CMSIS-NN ツールの削除)。その他のすべてのスクリプトは変更なしで動作します。