请给我一段不用模型的K210模糊匹配图像中数字的代码

如果不使用模型进行数字识别，可以尝试使用一些传统的图像处理和模式匹配方法。以下是一个简单的示例代码，它使用了图像处理库OpenMV和模式匹配算法Template Matching来进行模糊匹配图像中的数字：

import sensor
import image

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

# 加载参考数字图像
ref_images = []
ref_images.append(image.Image("/ref_images/0.pgm"))  # 参考数字0的图像
ref_images.append(image.Image("/ref_images/1.pgm"))  # 参考数字1的图像
# ... 添加其他参考数字图像

while True:
    img = sensor.snapshot()  # 获取摄像头图像

    # 在图像中进行模式匹配
    for i, ref_img in enumerate(ref_images):
        match = img.find_template(ref_img, threshold=0.7, roi=(20, 20, 200, 200))
        if match:
            img.draw_rectangle(match.rect())
            img.draw_string(match.x(), match.y(), str(i), color=(255, 0, 0))

    # 显示图像
    img.show()

上述代码使用了OpenMV的`find_template()`函数进行模板匹配，在摄像头图像中寻找与参考数字图像相似的区域。通过调整阈值、ROI（感兴趣区域）和参考数字图像，可以适应不同场景和数字的模糊匹配需求。请注意，参考数字图像需要提前准备好，并且与实际场景中数字的特征相匹配。

这只是一个简单的示例，实际的模糊匹配算法可能需要更复杂的图像处理和匹配策略。具体的实现可能需要根据实际情况进行调整和优化。