https://m5stack.com/

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

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

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。

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

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。

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):
  clock.tick()                    # Update the FPS clock.
  img = sensor.snapshot()         # Take a picture and return the image.
  img = img.to_grayscale()
  lcd.display(img)                # Display on LCD
                                  # to the IDE. The FPS should increase once disconnected.