雕爷学编程

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MicroPython动手做(40)——机器视觉之图像基础 2

1、知识点——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,进行人脸识别与检测,以及实时获被检测目标的分类。在听觉能力上,芯片自带APU语音处理单元,最高可支持8路音频数据及16个方向,无需占用CPU即可实现声源定向、声场成像、波束形成、语音识别与唤醒等功能。

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K210系统架构
K210 包含 RISC-V 64 位双核 CPU,每个核心内置独立 FPU. K210 的核心功能是机器视觉与听觉,其包含用于计算卷积人工神经网络的 KPU 与用于处理麦克风阵列输入的 APU. 同时 K210 具备快速傅里叶变换加速器,可以进行高性能复数 FFT 计算。因此对于大多数机器学习算法,K210 具备高性能处理能力。K210 内嵌 AES 与 SHA256 算法加速器,为用户提供基本安全功能。K210 拥有高性能、低功耗的 SRAM,以及功能强大的 DMA,在数据吞吐能力方面性能优异。K210 具备丰富的外设单元,分别是:DVP、JTAG、OTP、FPIOA、GPIO、UART、SPI、RTC、I²S、I²C、WDT、Timer 与 PWM,可满足海量应用场景。

在AI领域,神经网络属于计算密集型场景,人脸识别等算法往往会受到边缘侧应用场景的功耗限制。嘉楠表示ARM在实际计算的过程中往往会伴随大量的能耗,并不是非常经济的架构。公开资料显示,嘉楠是RISC-V联盟中前五家使用RISC-V架构的厂商之一。在勘智系列AI芯片的研发中,嘉楠使用了RISC-V RocketChip,减少了大量相关的工作量,也节省了大量的研发人力成本,以及IP授权的成本。 目前,勘智K210及其开发模组受到不少开发者的青睐,吸引了来自百度、阿里等国内顶尖AI团队的目光。例如嘉楠为百度AI开发平台PaddlePaddle定制开发模组PaddlePi-K210,打通了PaddlePaddle 模型设备端部署解决方案。开发人员不需要硬件更改,使用公版模具就可以一直做到样品阶段。在前沿项目的探索上,勘智K210兼容阿里最新TinyML算法模型,是可用于探索TinyML科研项目的RV平台。

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2、实验硬件及软件平台
使用MixPY与MixNO开发板硬件以及MixPY软件平台,发挥AI人工智能 K210芯片的算力优势,引入机器视觉概念,从简单的图像基础开始,通过一些MicroPython实际图像处理的小案例,着手学习在LCD屏幕上绘制直线、矩形、圆形和文字等。

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3、绘制箭头


绘制箭头函数
  1. .draw_arrow(x0,y0,x1,y1[,color[,thickness=1]])

图像上绘制一个箭头

参数:
x0,y0,x1,y1:绘制的箭头的起点坐标与终点坐标,可以为单独传递,也可以为元组
color:绘制的箭头颜色(默认白色):
RGB56516 位的颜色值,比如0xFFFF
RGB888元组, 比如(236, 36, 36)
GRAYSCALE灰度图素值(0-255)
thickness:控制箭头的粗细像素

返回:
返回一个图像对象
不支持压缩图像

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  1. #MicroPython动手做(40)——机器视觉之图像基础 2
  2. #绘制箭头

  3. import mixno
  4. import lcd
  5. import image


  6. lcd.init(freq=15000000,color=0)
  7. image = image.Image()
  8. lcd.display(image.draw_arrow([150,140,170,160],65535,10))


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本帖最后由 雕爷学编程 于 2020-7-9 11:25 编辑

实验场景图

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  1. #MicroPython动手做(40)——机器视觉之图像基础 2
  2. #绘制移动的彩色箭头

  3. import time
  4. import mixno
  5. import lcd
  6. import image


  7. lcd.init(freq=15000000,color=0)
  8. image = image.Image()
  9. lcd.display(image.draw_arrow([30,40,155,115],248,15))
  10. time.sleep_ms(1000)
  11. lcd.display(image.draw_arrow([299,40,175,111],57351,15))
  12. time.sleep_ms(1000)
  13. lcd.display(image.draw_arrow([280,220,176,135],7936,15))
  14. time.sleep_ms(1000)
  15. lcd.display(image.draw_arrow([10,240,157,128],57599,15))


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4、绘制文本(英文字母与数字)

绘制文本函数

  1. .draw_string(x,y,text[,color[,scale=1[,x_spacing=0[,y_spacing=0[,mono_space=True]]]]])

在 图像中的(x, y)起点位置开始绘制文本

参数:
x,y:绘制的文本的起点坐标(左上角),可以为单独传递,也可以为元组
color:绘制的圆形颜色(默认白色):
RGB56516 位的颜色值,比如0xFFFF
RGB888元组, 比如(236, 36, 36)
GRAYSCALE灰度图素值(0-255)
scale设置图像上文本的大小(字号)
x_spacing:设置字符间距,字符之间添加(如果是正数)或减去(如果是负数)x像素
y_spacing:设置行间距,字符之间添加(如果是正数)或减去(如果是负数)y像素
mono_space:默认为True,强制文本间距固定,设置False以获得非固定宽度的字符间距

返回:
返回一个图像对象
不支持压缩图像

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MicroPython动手做(40)——机器视觉之图像基础 2
绘制文本(英文字母与数字)

  1. #MicroPython动手做(40)——机器视觉之图像基础 2
  2. #绘制文本(英文字母与数字)

  3. import mixno
  4. import lcd
  5. import image


  6. lcd.init(freq=15000000,color=0)
  7. image = image.Image()
  8. lcd.display(image.draw_string(140,110,"MixPY",65535,2,mono_space=0))


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#MicroPython动手做(40)——机器视觉之图像基础 2
#逐字打印彩色文本Hello

  1. #MicroPython动手做(40)——机器视觉之图像基础 2
  2. #逐字打印彩色文本Hello

  3. import time
  4. import mixno
  5. import lcd
  6. import image


  7. lcd.init(freq=15000000,color=0)
  8. image = image.Image()
  9. lcd.display(image.draw_string(0,20,"H",248,20,mono_space=0))
  10. time.sleep_ms(1000)
  11. lcd.display(image.draw_string(110,20,"e",57351,18,mono_space=0))
  12. time.sleep_ms(1000)
  13. lcd.display(image.draw_string(170,20,"l",7936,20,mono_space=0))
  14. time.sleep_ms(1000)
  15. lcd.display(image.draw_string(215,20,"l",57599,20,mono_space=0))
  16. time.sleep_ms(1000)
  17. lcd.display(image.draw_string(245,20,"o",35937,18,mono_space=0))


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