OpenMV人脸识别需要2个模型，K210人脸识别需要3个模型

是的，OpenMV人脸识别需要使用两个模型：一个是人脸检测模型，用于检测图像中的人脸；另一个是人脸识别模型，用于将检测到的人脸与已知的人脸进行比对识别。

而K210人脸识别则需要使用三个模型：一个是人脸检测模型，用于检测图像中的人脸；另一个是人脸关键点检测模型，用于检测人脸关键点，如眼睛、嘴巴等；最后一个是人脸识别模型，用于将检测到的人脸与已知的人脸进行比对识别。

相关问题

OpenMV人脸识别比K210人脸识别少个人脸关键点模型

这个说法不太准确。OpenMV和K210都可以进行人脸检测和识别，并且都可以支持人脸关键点检测。关键点检测是指在检测到人脸后，进一步识别出人脸上的关键点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置，从而实现面部表情识别、头部姿态估计等功能。

在具体的应用中，OpenMV和K210可能会使用不同的关键点检测算法和模型。所以，无法简单地说哪个平台的关键点模型更好或更少。需要根据具体的应用场景和需求进行选择。

k210人脸识别算法

K210是一款由国内公司“苏州芯智能”推出的嵌入式人工智能芯片，它可以用于各种嵌入式设备中，如智能家居、智能门锁、智能监控等。K210芯片内置了一个神经网络加速器KPU，可以用于运行各种AI算法模型，实现各种机器视觉等功能，其中包括人脸识别算法。

在MaixPy中，人脸识别本质上是目标检测，主要通过在KPU上跑YOLO（You Only Look Once）目标检测算法来实现。YOLO算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以实现实时目标检测，具有速度快、准确率高等优点。在MaixPy中，可以使用OpenMV的人脸识别库进行人脸检测和识别。

以下是使用MaixPy进行人脸识别的示例代码：

import sensor, image, lcd
import KPU as kpu

lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing((224, 224))
sensor.set_vflip(True)
sensor.run(1)

task = kpu.load(0x300000) # 加载模型
anchor = (1.889, 2.5245, 2.9465, 3.94056, 3.99987, 5.3658, 5.155437, 6.92275, 6.718375, 9.01025) # YOLO算法的anchor
kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchor) # 初始化YOLO算法

while True:
    img = sensor.snapshot()
    code = kpu.run_yolo2(task, img) # 运行YOLO算法
    if code:
        for i in code:
            lcd.draw_rectangle(i.rect())
            lcd.draw_string(i.x(), i.y(), "face", lcd.RED, lcd.WHITE)
    lcd.display()

kpu.deinit(task) # 释放模型