K210寻找圆形轮廓

K210寻找圆形轮廓的方法如下：

1. 使用OpenMV库中的find_circles()函数进行圆形检测。该函数可以在图像中寻找圆形轮廓，并返回圆心坐标和半径。

import sensor
import image

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 拍摄图像
img = sensor.snapshot()

# 寻找圆形轮廓
circles = img.find_circles()

# 遍历找到的圆形轮廓
for c in circles:
    # 获取圆心坐标和半径
    x, y, r = c
    # 在图像上绘制圆形轮廓
    img.draw_circle(x, y, r, color=(255, 0, 0))

# 显示图像
img.show()

2. 使用K210的AI模块进行圆形检测。K210可以通过训练模型来实现圆形检测，具体步骤如下：

- 收集圆形轮廓的图像样本，并标注圆心坐标和半径。
- 使用OpenMV IDE或其他工具训练一个圆形检测模型。
- 将训练好的模型加载到K210上，并使用KPU模块进行圆形检测。

请注意，以上方法仅为示例，具体实现可能需要根据你的具体需求和硬件平台进行调整。

相关问题

K210识别圆形的代码

K210是一款AI芯片，可以利用其内置的神经网络进行图像识别。要识别圆形，可以采用以下步骤：

1. 获取图像：使用K210的摄像头模块或者外接摄像头获取图像。

2. 图像预处理：将获取的图像进行预处理，包括图像缩放、颜色空间转换、滤波等操作，以提高图像质量。

3. 圆形检测：使用OpenCV库中的霍夫圆检测算法，对预处理后的图像进行圆形检测。

4. 圆形识别：根据检测出的圆形的位置和半径，判断其是否为圆形，可以采用圆心距离和半径差的方法进行判断。

以下是一个简单的示例代码：

import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu
import math

lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
task = kpu.load("/sd/model.kmodel")

def detect_circles(img):
    circles = img.find_circles(threshold=2000, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100)
    if circles:
        for circle in circles:
            x = circle[0]
            y = circle[1]
            r = circle[2]
            # 判断是否为圆形
            if abs(math.sqrt((x - circles[0][0])**2 + (y - circles[0][1])**2) - r) < 10:
                img.draw_circle(circle.x(), circle.y(), circle.r(), color=(255, 0, 0), thickness=2)
    return img

while True:
    img = sensor.snapshot()
    out = kpu.forward(task, img)
    detect_circles(img)
    lcd.display(img)

注意，以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。

k210寻找最大色快

根据引用\[1\]中的内容，K210上的image模块中有一个函数叫做find_blobs，可以用来寻找色块。这个函数在比赛中被广泛使用，因为它非常好用。根据引用\[3\]中的内容，我们可以定义一个函数来打印被寻找到的色块的信息，方便调试使用。所以，如果你想要在K210上寻找最大的色块，你可以使用find_blobs函数，并结合打印色块参数的函数来获取色块的信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【K210】K210学习笔记二——image](https://blog.csdn.net/adas323/article/details/126469467)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [OpenMV入门(下)](https://blog.csdn.net/ArtoriaLili/article/details/127566363)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]