>>> free 0 kpu model buffer >>> Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 3, in <module> ImportError: no module named 'uart' MicroPython v1.0.4-22-g0f1e00b-dirty on 2023-02-14; CanMV_Board with kendryte-k210 Type "help()" for more information. >>> init i2c:2 freq:100000 [CANMV]: find ov2640 [CANMV]: find ov sensor Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 23, in <module> TypeError: extra keyword arguments given MicroPython v1.0.4-22-g0f1e00b-dirty on 2023-02-14; CanMV_Board with kendryte-k210 Type "help()" for more information. >>>

时间: 2025-06-30 21:01:31 浏览: 18
从你的描述和错误信息来看,你正在使用K210开发板(例如Maix系列或CanMV)运行MicroPython代码,并遇到了以下问题: 1. **`ImportError: no module named 'uart'`**:MicroPython中没有名为`uart`的模块,可能是导入方式不正确。 2. **`TypeError: extra keyword arguments given`**:在初始化某些模块时传递了多余的参数。 以下是针对这些问题的解决方案以及改进后的代码。 --- ### **问题分析与解决** #### 1. `ImportError: no module named 'uart'` 在MicroPython中,UART模块的正确名称是`machine.UART`,而不是直接使用`uart`。你需要确保正确导入`machine`模块并使用其下的`UART`类。 #### 2. `TypeError: extra keyword arguments given` 这个错误通常是因为你在调用函数或初始化模块时传递了不支持的关键字参数。例如,`sensor.reset()`函数可能不需要额外的参数。 --- ### **改进后的代码** 以下是一个完整的、经过优化的K210 MicroPython代码示例,用于初始化摄像头、检测物体并通过串口发送数据。 ```python # 导入必要的模块 from machine import UART import sensor, image, lcd, time # 初始化LCD和摄像头 lcd.init() sensor.reset() # 复位传感器 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为RGB565 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小为320x240 sensor.skip_frames(time=2000) # 等待摄像头稳定 clock = time.clock() # 创建时钟对象 # 初始化串口通信(UART1) uart_A = UART(1, 115200, tx=1, rx=2) # 使用GPIO1作为TX,GPIO2作为RX # 定义目标类别 obj_name = ("aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor") # 主循环 try: while True: clock.tick() # 更新时钟 img = sensor.snapshot() # 捕获图像 # 在这里可以加载模型并进行物体检测(假设已经加载了YOLO模型) # 示例:假设检测结果为[(x, y, w, h, class_id, confidence), ...] detection_results = [(50, 50, 100, 100, 15, 0.9)] # 假设检测到一个人 if detection_results: # 找到置信度最高的检测框 main_obj = max(detection_results, key=lambda x: x[5]) x, y, w, h, class_id, confidence = main_obj # 计算目标中心坐标 center_x = x + w // 2 center_y = y + h // 2 # 发送锁定消息到Arduino msg = f"LOCK,{center_x},{center_y},{w},{h}\n" uart_A.write(msg.encode('utf-8')) print("发送:", msg.strip()) # 在图像上绘制矩形和标签 img.draw_rectangle(x, y, w, h, color=(0, 255, 0)) img.draw_string(x, y - 10, obj_name[class_id], color=(0, 255, 0), scale=1.5) else: # 如果没有检测到目标,发送解锁消息 uart_A.write("UNLOCK\n".encode('utf-8')) print("发送: UNLOCK") # 显示帧率 img.draw_string(0, 0, f"{clock.fps():.1f}fps", color=(0, 60, 128), scale=1.0) lcd.display(img) except Exception as e: print("错误:", e) finally: uart_A.deinit() # 释放UART资源 ``` --- ### **代码解释** 1. **模块导入**: - `from machine import UART`:正确导入UART模块。 - `import sensor, image, lcd, time`:导入摄像头、图像处理、LCD显示和时间模块。 2. **摄像头初始化**: - `sensor.reset()`:复位摄像头模块。 - `sensor.set_pixformat()`和`sensor.set_framesize()`:设置图像格式和分辨率。 - `sensor.skip_frames(time=2000)`:等待摄像头稳定。 3. **串口初始化**: - `uart_A = UART(1, 115200, tx=1, rx=2)`:初始化UART1,波特率为115200,使用GPIO1和GPIO2作为TX和RX。 4. **主循环**: - 捕获图像并进行物体检测。 - 如果检测到目标,计算目标中心坐标并通过串口发送`LOCK`消息。 - 如果没有检测到目标,发送`UNLOCK`消息。 - 在图像上绘制检测框和标签,并显示帧率。 5. **异常处理**: - 捕获所有异常并在退出时释放UART资源。 --- ###
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(代码是:#实验名称:人脸检测_68关键点 #翻译和注释:01Studio #实验平台:01Studio CanMV K210 mini #导入相关模块 import sensor, image, time, lcd from maix import KPU import gc lcd.init() # LCD初始化 sensor.reset() # 摄像头初始化 #设置摄像头颜色和帧率 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 500) clock = time.clock() od_img = image.Image(size=(320,256), copy_to_fb=False) #构建KPU对象 #需要导入2个模型,分别是人脸检测模型和68关键点检测模型 anchor = (0.893, 1.463, 0.245, 0.389, 1.55, 2.58, 0.375, 0.594, 3.099, 5.038, 0.057, 0.090, 0.567, 0.904, 0.101, 0.160, 0.159, 0.255) kpu = KPU() print("ready load model") kpu.load_kmodel("/sd/face_detect.kmodel") kpu.init_yolo2(anchor, anchor_num=9, img_w=320, img_h=240, net_w=320 , net_h=256 ,layer_w=10 ,layer_h=8, threshold=0.7, nms_value=0.2, classes=1) lm68_kpu = KPU() print("ready load model") lm68_kpu.load_kmodel("/sd/landmark68.kmodel") RATIO = 0.08 while 1: gc.collect() #print("mem free:",gc.mem_free()) clock.tick() # Update the FPS clock. img = sensor.snapshot() a = od_img.draw_image(img, 0,0) od_img.pix_to_ai() kpu.run_with_output(od_img) dect = kpu.regionlayer_yolo2() fps = clock.fps() #识别到人脸 if len(dect) > 0: print("dect:",dect) for l in dect : a = img.draw_rectangle(l[0],l[1],l[2],l[3], color=(0, 255, 0)) x1_t = l[0] - RATIO*l[2] x2_t = l[0]+l[2] + RATIO*l[2] y1_t = l[1] - RATIO*l[3] y2_t = l[1]+l[3] + RATIO*l[3] x1 = int(x1_t) if x1_t>1 else 1 x2 = int(x2_t) if x2_t<320 else 319 y1 = int(y1_t) if y1_t>1 else 1 y2 = int(y2_t) if y2_t<256 else 255 cut_img_w = x2-x1+1 cut_img_h = y2-y1+1 #print("cut img ",x1, y1, cut_img_w, cut_img_h) face_cut = img.cut(x1,y1,cut_img_w,cut_img_h) face_cut_128 = face_cut.resize(128, 128) face_cut_128.pix_to_ai() #识别68个关键点 out = )

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