K210与stm32物体追踪

K210是一款功能强大的AI芯片，主要用于机器视觉领域。而STM32F103是一款性能稳定的微控制器，广泛应用于工业控制和嵌入式系统中。 颜色追踪是一种机器视觉算法，用于识别和追踪特定颜色的目标物体。在K210和STM32F103中实现颜色追踪有以下步骤： 1.图像输入：K210通过摄像头模块获取图像，而STM32F103则通过串口或者其他通信方式接收图像数据。 2.图像预处理：K210使用图像处理算法对摄像头采集的原始图像进行降噪、滤波和图像增强等预处理操作。 3.颜色提取：K210利用图像处理算法从预处理后的图像中提取目标物体的颜色信息。 4.目标检测：K210使用机器学习算法或者图像处理算法对提取的颜色信息进行分析和处理，以实现对目标物体的检测和识别。 5.目标追踪：K210和STM32F103利用物体在连续图像帧中的位置和运动信息，采用跟踪算法对目标物体进行实时追踪。 6.输出结果：K210将目标物体的追踪结果输出到显示屏上，或者通过通信接口传输给STM32F103。 在实际应用中，K210负责进行图像处理和目标追踪等复杂计算，而STM32F103则负责控制外设和与其他设备进行通信，实现对目标物体的控制或者数据的存储和传输。 通过K210和STM32F103的配合，可以实现高效准确的颜色追踪应用，广泛应用于无人机、机器人、工业自动化等领域。

实现K210与STM32之间的通信以进行小球追踪功能，主要涉及以下几个关键步骤： ### 数据采集与图像识别（K210端） 在K210端，使用摄像头模块对目标物体（如红色小球）进行识别。首先需要配置摄像头参数，例如设置像素格式、分辨率以及是否启用自动增益和白平衡等功能。以下是一个示例代码片段，展示了如何配置摄像头并进行基本的颜色预处理： ```python import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置为彩色 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置分辨率为QVGA sensor.skip_frames(time=100) # 等待摄像头稳定 sensor.set_vflip(True) # 垂直方向翻转 # 颜色预处理 red_threshold = (0, 100, 15, 127, 15, 127) # 定义红色阈值 while(True): img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100) if blobs: for b in blobs: img.draw_rectangle(b.rect()) center_x = b.cx() center_y = b.cy() # 根据中心点坐标判断区域信息 region = determine_region(center_x, center_y) send_to_stm32(region) ``` 在这个示例中，`determine_region`函数用于根据小球的中心点坐标确定其所在的区域，而`send_to_stm32`函数则负责将区域信息发送给STM32。 ### 数据传输（串口通信） 为了实现K210与STM32之间的数据传输，通常采用串口通信方式。K210可以通过UART接口发送数据，而STM32则通过相同的接口接收这些数据。以下是K210端发送数据的一个简单示例： ```python import pyb uart = pyb.UART(3, baudrate=9600) def send_to_stm32(region): uart.write(str(region).encode()) ``` ### 控制逻辑与舵机驱动（STM32端） 在STM32端，接收到位置信息后，需要根据该信息调整舵机的角度。这涉及到舵机控制信号的生成，通常是通过定时器输出PWM波来实现的。以下是一个简单的STM32代码示例，展示如何设置舵机的角度： ```c #include "servo.h" void SetServoAngle(TIM_HandleTypeDef *htim, uint32_t Channel, float angle) { uint32_t pulse = (uint32_t)(500 + (2000.0 / 270.0) * angle); // 计算脉冲宽度 __HAL_TIM_SET_COMPARE(htim, Channel, pulse); } ``` 在这个示例中，`SetServoAngle`函数计算出对应的脉冲宽度，并将其设置为定时器的比较值，从而改变PWM波的占空比，进而控制舵机的角度[^1]。 ### 调整与优化 在整个系统运行过程中，可能还需要对PID控制器进行调优，以便更精确地控制舵机的位置，使得摄像头能够更加平稳和准确地跟踪目标物体[^2]。