K210 识别红线Python代码
时间: 2023-11-19 21:39:13 浏览: 51
以下是使用Python代码在K210芯片上进行红线识别的示例:
```python
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。