目录导包：image库LAB模型例程：测试图片导包：importsensor,lcd,timeimage库'''查找图像中指定的色块。返回image.blog对象列表；【thresholds】必须是元组列表。[(lo,hi),(lo,hi),...,(lo,hi)]定义你想追踪的颜色范围。对于灰度图像，每个元组需要包含两个值-最小灰度值和最大灰度值。仅考虑落在这些阈值之间的像素区域。对于RGB565图像，每个元组需要有六个值(l_lo，l_hi，a_lo，a_hi，b_lo，b_hi)-分别是LABL，A和B通道的最小值和最大值。【area_threshold】若色块的边界框区域小于此参数值，
K210-Maixpy初试因为我买的K210的板子不是Sipeed科技的板子，而是亚博智能的板子，商家提供的资料是建议使用VScode+K210的裸机IDE开发的，之前使用过一段时间，觉得还可以。但因为课业原因，时间不多，所以想试试micropython开发。/(ㄒoㄒ)/~~所以，说了这么多，开始正题，把亚博智能的板子刷上Maixpy的固件。（实际上和平常的Maixpy刷固件没什么区别，因为官方好像已经做好适配了）刷固件步骤1.下载Kflash_guigithub上的下载地址：直接下载安装就可以了。Releasev1.5.3·sipeed/kflash_gui(github.com)2.获取
Maixhub文章目录Maixhub前言一、训练过程展示二、模型部署1.K2102.V831总结前言之前写过一篇文章教大家怎么用那个软件，后来有人问我如何部署，今天教大家部署一下。一、训练过程展示给大家看一下训练过程，非常完美K210训练展示V831训练展示二、模型部署1.K210K210不支持一键部署，我们需要手动部署，但是Maixhub都打包好了，可以直接下载记住一定要烧录固件，不知道怎么烧录的可以看上一篇博客，你可能遇到的问题也指出来了。把下载好的三个文件复制到SD里就能运行了。效果图2.V831用V831部署最重要的就是烧录合适的镜像去官网下载最新的maixhub镜像，也就是第三个，然
K210实现单目测算距离—以21年电赛F题为例单目测距在无人驾驶，路径规划中的地位越来越重要，比激光雷达和深度相机的成本更低，更适合于项目的开发。原理单目测算距离的原理就是初中物理上学的小孔成像原理，但是由于我们不知道高度，所以会造成深度丢失。所以我们第一步就是测量我们要测量物体的真实宽度和镜头的焦距。镜头测算焦距，我们需要对着标定板拍照，然后将拍好的照片导入到Matlab中，计算出焦距。大家在初中学过相距和焦距之间的关系，相距应该在一倍焦距以内，因为焦距比较小，所以我们就将相距等于一倍焦距，这样误差也会很小。程序list(i.rect())这个函数可以返回出所检测到目标画框出来的x，y坐标。
k210———图像处理函数（openmv）以下是在学习过程中遇到的一些比较高级的图像处理文章目录k210———图像处理函数（openmv）1.img.erode()2.img.binary()3.image.get_regression()4.image.histeq()5.image.laplacian()1.img.erode()openmv官方解释为👇image.erode(size[,threshold[,mask=None]])从分割区域的边缘删除像素。这一方法通过卷积图像上((size∗2)+1)x((size∗2)+1)((size*2)+1)x((size*2)+1)((siz
一、前言 Yahboom亚博K210开发板的官方套件资料介绍使用方法比较笼统，在实际项目开发的过程中，对于小白来说很不友好，而且B站等视频平台也没有亚博开发板的使用教程。本次使用Maixhub平台对亚博K210进行开发，限于本人学识和开发经验，对开发过程还是比较浅，对深层次的代码就不做解释和说明了，仅限于K210的模型训练和下载使用。二、开发工具1.Yahboom亚博K210开发板2.读卡器3.SD卡 三、线上模型训练本次线上模型训练使用的是Maixhub平台，网址：https://maixhub.com/home1.完成注册或者登录2.可以使用模型库中已有的训练模型，如果没
知识点：简单了解K210芯片2018年9月6日,嘉楠科技推出自主设计研发的全球首款基于RISC-V的量产商用边缘智能计算芯片勘智K210。该芯片依托于完全自主研发的AI神经网络加速器KPU,具备自主IP、视听兼具与可编程能力三大特点,能够充分适配多个业务场景的需求。作为嘉楠科技自主研发的边缘侧AI芯片,勘智K210兼具高能耗比和灵活性。在算力方面,勘智K210可在0.3W的条件下提供1TOP的算力支持,充分适配在多数业务场景中低功耗约束下的算力需求。在芯片集成度方面,勘智K210采用视听一体化设计。在机器视觉上,芯片基于自主研发的神经网络加速器KPU,可完成基于神经网络的图像分类任务,进行人脸
CanMVK210工程源码架构关于CanMVgithub源码地址：https://github.com/kendryte/canmvCanMV,让AIOT更简单～CanMV基于SipeedMaixPy，但它与之不同，现在是一个完全独立的项目。基于Micropython语法,兼容移植openmv功能，运行在Canan强大的嵌入式AISOC系列K210上，具有丰富的AIdemo以快速实现强大的AI视觉开发。K210简介:拥有硬件加速的AI图像识别带硬件浮点运算的双核处理器8MB(6MB+2MB)内存16MB外置Flash芯片CPU最高可达800MHz主频(开发板支持最高主频具体看开发板介绍,通常4
1.MaixBitSuit标准套装VsOpenMV4Plus套装型号处理器屏摄像头其他生产商参考价格MaixBitK210有OV5642MEMSMICSiPEED185MV4PlusSTM32H7无OV5640星瞳5692.开发板参数3.摄像头1)OV56422)传感器像素：500万像素，支持2592*1944尺寸图象输出3)支持RawRGB,RGB(GRB4:2:2,RGB565/555/444),YUV422，JPEG等格式图象4)光学尺寸1/4",像素面积1.4μmx1.4μm,灵敏度600mV/Lux-sec4.显示屏2.4吋，非IPS，分辨率：240*320，非触摸，驱动芯片ILI9
先来看看实验的结果吧，k210的9口为RX，10口为TX。接线： 9口接usb转ttl的TX 10口接usb转ttl的RX 下面介绍一下k210需要使用的模块：K210一共有3个串口，每个串口可以自由映射引脚。例：#IO10→RX1，IO9→TX1fm.register(9,fm.fpioa.UART1_RX,force=True)fm.register(10,fm.fpioa.UART1_TX,force=True)构造函数mac
