k210怎么识别几何图形的形状颜色

K210是一款嵌入式人工智能芯片，可以通过预先训练好的深度学习模型来识别几何图形的形状和颜色。您可以使用K210的摄像头模块来获取图像，然后将其输入到K210的深度学习模型中进行识别。在模型的训练过程中，您需要为每个几何图形的形状和颜色提供一些样本图像，并对模型进行训练，以便它可以学习如何识别这些图形。一旦模型训练完成，您就可以在K210芯片上部署它，并使用它来识别几何图形的形状和颜色。

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K210 颜色识别代码

K210 是一款基于 RISC-V 架构的 AI 芯片，能够实现图像识别、目标检测等功能。下面是一份 K210 颜色识别的代码，供你参考：

import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_hmirror(0)
sensor.set_vflip(1)
sensor.run(1)

# 初始化 LCD 屏幕
lcd.init()
lcd.rotation(2)

# 初始化 KPU 模型
task = kpu.load(0x500000)
kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, (0, 0, 0, 0, 0, 0))
anchor = (1.35, 2.65, 3.9, 5.25, 6.45, 8.05, 9.25, 10.65, 12.05)

# 颜色字典
color_dict = {
    "red": (255, 0, 0),
    "green": (0, 255, 0),
    "blue": (0, 0, 255),
    "yellow": (255, 255, 0),
    "purple": (255, 0, 255),
    "cyan": (0, 255, 255),
}

while True:
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 运行 KPU 模型
    boxes = kpu.run_yolo2(task, img)
    if boxes:
        for i in range(len(boxes)):
            # 获取颜色
            x1, y1, x2, y2 = boxes[i].rect()
            crop_img = img.crop(x1, y1, x2, y2)
            r, g, b = crop_img.get_histogram().get_threshold()
            color = min(color_dict, key=lambda x: abs(color_dict[x][0] - r) + abs(color_dict[x][1] - g) + abs(color_dict[x][2] - b))
            # 绘制框和标签
            img.draw_rectangle(x1, y1, x2-x1, y2-y1, color=color_dict[color])
            img.draw_string(x1, y1-10, color, color=color_dict[color])
    # 显示图像
    lcd.display(img)

# 释放资源
kpu.deinit(task)

说明：

1. 代码首先初始化了摄像头和 LCD 屏幕，并加载了 KPU 模型。

2. 然后进入主循环，不断获取图像，运行 KPU 模型，获取目标框的位置和大小。

3. 对于每个目标框，首先从图像中裁剪出目标区域，并计算出该区域的 RGB 颜色值。

4. 根据颜色字典，找到离该颜色最近的颜色，并在图像上绘制目标框和标签。

5. 最后将图像显示在 LCD 屏幕上。

需要注意的是，这只是一个简单的颜色识别代码示例，实际应用中还需要考虑诸多因素，如环境光照、目标形状等，需要根据实际情况进行优化。

K210 识别红线Python代码

以下是使用Python代码在K210芯片上进行红线识别的示例：

import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
sensor.skip_frames(30)

# 初始化LCD显示屏
lcd.init()
lcd.clear()

# 加载红线识别模型
task = kpu.load(0x300000)  # 模型加载到KPU RAM

# 设置红线阈值
red_threshold = (30, 100, -10, 10, 0, 15)  # RGB颜色阈值

while True:
    img = sensor.snapshot()
    # 图像预处理
    img.pix_to_ai()
    # 运行红线识别模型
    fmap = kpu.forward(task, img)
    # 获取识别结果
    plist = fmap[:]
    pmax = max(plist)
    max_index = plist.index(pmax)
    
    # 判断是否检测到红线
    if max_index == 1 and pmax > 0.8:
        lcd.draw_string(10, 10, "Red Line Detected", lcd.RED, lcd.WHITE)
    else:
        lcd.draw_string(10, 10, "No Red Line", lcd.GREEN, lcd.WHITE)
    
    lcd.display()

# 关闭任务和摄像头
kpu.deinit(task)
sensor.shutdown()

这段代码使用了K210的摄像头和LCD显示屏，首先初始化了摄像头和LCD。然后加载了一个红线识别模型，并设置了红线的颜色阈值。在主循环中，通过摄像头获取图像，并进行预处理，然后运行红线识别模型进行推理。最后根据识别结果，在LCD上显示相应的信息。

请注意，以上代码是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当修改和优化。