k210实现形状识别三角形、圆形、矩形、菱形、五角星，涉及颜色仅限于红色、绿色、蓝色，用python写

在K210这种嵌入式微控制器上实现形状识别通常涉及到硬件加速和图像处理算法。由于K210可能没有高级的图形库支持，我们需要利用其基本功能，比如ARM内核配合OpenCV等软件库的简化版本来进行。

以下是一个简化的Python示例，假设我们使用了基于M4内核的固件和某种基本的机器学习模型（例如霍夫变换）来检测形状，然后对颜色进行限制：

import cv2
import numpy as np

# 假设已经加载了预训练的形状分类模型
class_shape_dict = {
    'triangle': (np.array([0, 0, 255]), np.array([255, 0, 0])),
    'circle': (np.array([0, 255, 0]), np.array([0, 0, 255])),
    'rectangle': (np.array([255, 0, 255]), np.array([0, 255, 255])),
    'diamond': (np.array([255, 255, 0]), np.array([0, 128, 128])),
    'pentagon': (np.array([128, 0, 128]), np.array([192, 192, 0]))
}

def detect_shape(image):
    # 图像预处理
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用霍夫变换检测边缘
    edges = cv2.Canny(gray_image, 50, 150)
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, minLineLength=100, maxLineGap=10)

    # 分析线条构成的形状
    shapes = []
    for line in lines:
        # ...在这里做一些形状分析，如角度判断等...
        if len(line) > 2:
            shape_name = classify_shape(line)  # 类别预测函数
            if shape_name in class_shape_dict:
                color, _ = class_shape_dict[shape_name]
                shapes.append((shape_name, color))

    return shapes

def classify_shape(lines):
    # 这里可以是一个简单的启发式规则，也可以是更复杂的机器学习模型预测
    # 比如，如果三个顶点接近正方形，则可能是矩形；五边形则排除三角形和四边形等
    # 真实应用中需要根据模型实际情况编写
    # 返回预测的形状名称

    # 示例代码：
    if len(lines) == 3:  # 假设是三边的简单形状
        triangle = True
    else:
        triangle = False

    # ...此处添加更多的条件...

    if triangle and some_condition_on_angles(lines):  # 判断是否为三角形
        return 'triangle'
    elif more_conditions_on_lines(lines):  # 根据其他特征判断
        return 'pentagon'  # 更改这里的条件来适应实际形状

# 获取摄像头输入或图片
image = cv2.imread('input.jpg')
shapes = detect_shape(image)
for shape, color in shapes:
    image = cv2.drawContours(image, [contours_of_shape(shape)], -1, color, 2)  # 假设contours_of_shape返回对应形状的轮廓

cv2.imshow("Shape Recognition", image)
cv2.waitKey(0)