使用k210写一个边缘canny检测的代码,可以在maxipy运行的代码
时间: 2024-03-31 18:35:58 浏览: 17
好的,以下是使用K210进行边缘Canny检测的代码,可以在MaixPy中运行:
```python
import sensor, image
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
# 初始化Canny边缘检测器
canny = image.CANNY(1, 100)
while True:
# 获取图像
img = sensor.snapshot()
# 将图像转为灰度图像
img = img.to_grayscale()
# 进行Canny边缘检测
img = canny(img)
# 显示结果
img.show()
```
这段代码会不断获取图像,将图像转为灰度图像,然后进行Canny边缘检测,并将结果显示出来。您可以根据需要修改参数,例如Canny的两个阈值。
相关问题
我的开发板是spieed maix dock,使用k210写一个边缘canny检测的代码,可以在maxipy运行的代码
好的,以下是使用K210进行边缘Canny检测的代码,可以在MaixPy中运行,适用于Spiess Maix Dock开发板:
```python
import sensor, image, lcd
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
# 初始化LCD显示器
lcd.init()
# 初始化Canny边缘检测器
canny = image.Canny(1, 100)
while True:
# 获取图像
img = sensor.snapshot()
# 将图像转为灰度图像
img = img.to_grayscale()
# 进行Canny边缘检测
img = canny.detect(img)
# 将图像显示在LCD上
lcd.display(img)
```
这段代码会不断获取图像,将图像转为灰度图像,然后进行Canny边缘检测,并将结果显示在LCD上。您可以根据需要修改参数,例如Canny的两个阈值。注意,这里使用了Maix Dock板子上的LCD显示器,如果您使用的是其他板子,则需要根据板子的具体情况修改代码。
用k210写一个识别十字路口代码
首先,你需要安装K210的开发环境和相应的库文件。接下来,你可以按照以下步骤编写一个十字路口识别的代码:
1. 导入必要的库文件
```python
import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu
```
2. 初始化摄像头和LCD显示屏
```python
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
```
3. 加载模型
```python
task = kpu.load(0x300000) # 加载模型
```
4. 定义颜色阈值和ROI区域
```python
threshold = (70, 100, -20, 20, -20, 20) # 颜色阈值
roi = (0, 100, 320, 80) # ROI区域
```
5. 进行图像识别
```python
while True:
img = sensor.snapshot() # 获取图像
img.draw_rectangle(roi) # 在图像上画出ROI区域
img = img.to_grayscale() # 转为灰度图像
img = img.crop(roi[0], roi[1], roi[2], roi[3]) # 裁剪出ROI区域
img = img.resize(224, 224) # 调整图像大小
img = img.invert() # 反转图像颜色
# 进行图像识别
fmap = kpu.forward(task, img)
plist = fmap[:]
pmax = max(plist)
max_index = plist.index(pmax)
# 判断是否为十字路口
if max_index == 0:
lcd.draw_string(0, 0, "Crossroad Detected", lcd.WHITE, lcd.BLACK)
else:
lcd.draw_string(0, 0, "Not Crossroad", lcd.WHITE, lcd.BLACK)
```
6. 释放资源
```python
kpu.deinit(task) # 释放模型资源
lcd.clear() # 清除LCD显示屏
```
以上就是一个简单的十字路口识别代码,你可以根据实际情况进行修改和完善。