写一个K210用做视频寻迹的完整代码

以下是一个使用K210进行视频寻迹的完整代码示例。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。

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(1)
sensor.run(1)

# 初始化LCD显示
lcd.init()

# 加载KPU模型
task = kpu.load(0x300000)  # 模型文件需要烧录到K210的0x300000地址
kpu.set_outputs(task, 0, 1, 1, 3)  # 设置模型输出通道

# 设置颜色阈值（根据具体需求调整）
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)]  # RGB颜色范围

while True:
    img = sensor.snapshot()  # 拍摄一张图像

    # 将图像传入KPU模型进行处理
    fmap = kpu.forward(task, img)

    # 获取模型的输出结果
    output = kpu.get_output(task, 0)

    if output[0] > 0.5:  # 判断是否检测到目标
        # 找到目标的位置
        x = int(output[1] * img.width())
        y = int(output[2] * img.height())
        w = int(output[3] * img.width())
        h = int(output[4] * img.height())

        # 在LCD上绘制矩形框
        lcd.draw_rectangle(x, y, w, h)
        lcd.draw_string(x, y, "Target", lcd.RED, lcd.WHITE)

    lcd.display()  # 更新LCD显示

kpu.deinit(task)  # 释放KPU模型资源

这段代码使用了K210的摄像头模块来实时拍摄图像，并通过KPU模型进行目标检测。在代码中，我们首先初始化了摄像头和LCD显示，然后加载了预先训练好的KPU模型。在主循环中，我们不断地获取图像，并将其传入KPU模型进行处理。然后，我们根据模型的输出结果判断是否检测到目标，并在LCD上绘制矩形框来标识目标位置。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行更多的处理和优化，例如使用更复杂的目标检测算法、调整颜色阈值、添加PID控制等。另外，模型文件需要事先使用KPU工具进行训练和转换，并烧录到K210的指定地址。