yolov3代码k210

您好！以下是一个使用Yolov3模型在K210芯片上运行的示例代码：

import sensor, image, time, lcd
import KPU as kpu

lcd.init() # 初始化LCD显示屏
sensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置图像格式为RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置图像分辨率为320x240
sensor.set_windowing((224, 224)) # 设置图像窗口大小为224x224
sensor.run(1) # 运行摄像头

task = kpu.load(0x300000) # 加载模型到KPU
kpu.set_outputs(task, 0, 1, 1, 3) # 设置输出通道为3
anchors = [1.08, 1.19, 3.42, 4.41, 6.63, 11.38, 9.42, 5.11, 16.62, 10.52] # Yolov3的锚点

while True:
    img = sensor.snapshot() # 获取摄像头图像
    fmap = kpu.forward(task, img) # 使用KPU进行图像推理
    plist = fmap[:] # 获取预测结果列表

    for i in range(len(plist)):
        prob = plist[i][0][0][0] # 获取置信度
        if prob > 0.7: # 置信度大于阈值才认为是有效目标
            x = int(plist[i][1][0][0]) # 获取目标框的左上角x坐标
            y = int(plist[i][2][0][0]) # 获取目标框的左上角y坐标
            w = int(plist[i][3][0][0]) # 获取目标框的宽度
            h = int(plist[i][4][0][0]) # 获取目标框的高度
            img.draw_rectangle(x, y, w, h) # 在图像上绘制目标框
            img.draw_string(x, y - 10, "{:.2f}".format(prob), scale=2) # 在目标框上方显示置信度

    lcd.display(img) # 在LCD显示屏上显示图像
    lcd.flush()
    
kpu.deinit(task) # 卸载KPU模型

请注意，这只是一个基本示例代码，您可能需要根据您的具体需求进行修改和优化。此外，您还需要安装K210的相关开发环境和库，以及将Yolov3模型转换为K210可用的格式。希望对您有帮助！如果您有更多问题，请随时提问。