K210识别水果模型

        勘智K210这款芯片由著名的矿机公司嘉楠科技基于RISC-V架构进行研发设计，可根据业务场景需求扩展基础指令，具备较强的可编程能力。同时，勘智K210具备机器听觉与机器视觉两种能力，可以灵活适配人脸识别、目标检测、语音唤醒及识别等场景，是国内ASIC领域为数不多保持一定通用性的芯片。

一、下载最新固件

kflash下载地址：https://dl.sipeed.com/shareURL/MAIX/tools/kflash_gui/kflash_gui_v1.6.5

固件下载地址：https://dl.sipeed.com/shareURL/MAIX/MaixPy/release/master

 二、将训练好的模型下载进TF卡根目录中

注意：TF卡首次使用时请先格式化TF卡，之后再将模型下载至TF卡中

模型下载地址：http://study.arduino-esp32.cn/study/K210/yolov2.kmodel

三、下载MaixPy IDE

https://dl.sipeed.com/shareURL/MAIX/MaixPy/ide

将下方代码复制进IDE

import time
import sensor
import lcd
import image
import KPU as kpu

sensor.reset()                          #摄像头初始化
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)     #彩色图
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)       #帧大小
sensor.run(1)
sensor.skip_frames(10)                  #跳帧数
sensor.set_windowing((224,224))         #设置显示屏窗口显示大小
sensor.set_vflip(1)                     #摄像头垂直镜像
sensor.set_hmirror(1)                   #摄像头水平镜像

lcd.init(freq=15000000,color=0x0000)    #显示屏初始化

anchor= (1.2989, 1.5765, 2.3041, 2.7863, 3.0796, 4.4259, 4.3645, 4.3797, 5.4372, 5.8903) #锚点参数
KPU = kpu.load("/sd/yolov2.kmodel")     #模型加载
kpu.init_yolo2(KPU,0.6,0.3,5,anchor)    #yolo2初始化  并设置概率阈值以及锚点参数

labels= ['apple', 'banana', 'orange'] #定义模型分类

while True:
    img = sensor.snapshot()                                 #获取图像
    code = kpu.run_yolo2(KPU,img)                           #运行神经网络模型
    if code:
        for i in code:
            a=img.draw_rectangle(i.rect(),(0,255,0),2)      #将获取到模型用矩形框画出
            xx = int((i.x()+i.w())/2)                       #获取物品模型的X轴中心位置
            yy = int((i.y()+i.h())/2)                       #获取物品模型的Y轴中心位置
            a=img.draw_cross([xx,yy],0xFFFF,30,1)
            a = lcd.display(img)
            for i in code:
                lcd.draw_string(i.x()+45, i.y()-5, labels[i.classid()]+" "+'%.2f'%i.value(), lcd.WHITE,lcd.GREEN)   #显示模型ID
    else:
        lcd.display(img)                        #否则仅显示图像

选择自己对应的K210板卡

点击连接至K210板卡，并选择对应的串口

 

 连接成功后点击运行即可

四、 识别模型演示