2021电赛F题：K210与OpenMV视觉解决方案

"该资源是一份关于2021年电子设计大赛（电赛）F题的视觉教程，包括K210数字识别和OpenMV红线循迹的详细指南，并附带免费开源代码。教程中涉及到K210芯片与OpenMV摄像头的硬件使用，以及MaixpyIDE和OpenMVIDE软件的下载与应用。内容涵盖K210的数字识别、滤噪处理、YOLOV5神经网络模型训练，以及OpenMV的红线循迹算法优化。" 在2021年电赛F题中，主要关注的是基于视觉的数字识别和路径跟踪技术。K210是一款低功耗、高性能的RISC-V双核处理器，常用于嵌入式视觉应用。在数字识别部分，教程详细介绍了如何利用K210进行数字识别，包括： 1.1功能难点及对应函数实现分析： - YOLOV5神经网络模型训练用于数字识别，以提高识别准确性。 - 在处理过程中，需要对图像进行滤噪处理，以减少误识别。 - K210的操作步骤包括下载IDE，烧录固件，将文件放入TF卡，通过IDE查看效果，并使用串口调试助手测试指令通信。 1.3 K210操作步骤的详细说明： - 下载并安装MaixpyIDE和OpenMVIDE，这些IDE可以从Sipeed和OpenMV的官方网站获取。 - 烧录最新固件库到K210，以确保其功能完整和更新。 - 将训练好的模型和其他必要文件放入TF卡，以便K210读取执行。 - 在MaixpyIDE中实时查看数字识别的效果，方便调试和优化。 - 使用串口调试助手测试与K210的通信，确保指令传输的正确性。 对于OpenMV红线循迹部分，教程讨论了如何优化算法以避免掉帧问题： - 数字识别和滤噪处理通常在上位机完成，然后将处理后的数据传送给下位机。 - 为了减少误识别，算法需要对每一帧进行滤波处理，并考虑可能的视野限制。 - 在MaixpyIDE中，由于Python库的限制，可能需要自行解决一些数据处理问题。 - 设计时考虑到可能出现的最大矩形框数量，预留一定的容错空间，防止系统崩溃。 - 设计了一套逻辑，根据识别到的数字决定后续指令，如12号病房后不再识别，34号病房则需要在路上进行一次识别等。 1.2 YOLOV5训练部分： - 使用大量的赛道数字照片（3403张）作为训练集和测试集，通过labelimg进行标注。 - 训练输出结果未在摘要中详述，但通常会包含模型的精度、损失函数等关键指标。 这份教程旨在帮助参赛者理解如何在实际项目中应用K210和OpenMV，通过数字识别和红线循迹技术解决复杂的问题。结合代码开源，可以为学习者提供一个实践和进阶的平台。