k210 运行yolo

首先，需要在K210上安装OpenMV固件，可以参考OpenMV官网的教程进行安装。

安装完成后，需要将YOLO模型转换为K210可用的格式。可以使用K210提供的ncc工具进行转换，具体操作可以参考K210官网的教程。

转换完成后，可以通过OpenMV IDE将转换后的模型加载到K210上，并编写程序进行运行。以下是一个简单的示例代码：

import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing((224, 224))
sensor.run(1)

lcd.init()
lcd.rotation(2)

# 加载模型
task = kpu.load(0x300000)

while True:
    img = sensor.snapshot()
    # 图像预处理
    img = img.resize(224, 224)
    img.pix_to_ai()
    # 运行模型
    output = kpu.forward(task, img)
    # 解析输出
    results = output.flatten().tolist()
    # 显示结果
    lcd.draw_string(0, 0, 'YOLO Result:', lcd.WHITE)
    for i in range(0, len(results), 5):
        class_id = int(results[i])
        score = results[i+1]
        x1 = int(results[i+2])
        y1 = int(results[i+3])
        x2 = int(results[i+4])
        y2 = int(results[i+5])
        lcd.draw_rectangle(x1, y1, x2-x1, y2-y1, lcd.RED)
        lcd.draw_string(x1, y1-10, 'Class {}: {:.2f}'.format(class_id, score), lcd.WHITE)

需要注意的是，K210的运算能力有限，可能无法实时运行复杂的YOLO模型，需要根据实际情况进行调整。