k210识别物体的基本流程（kpu库函数）
对于一个根据模型识别物体的脚本，见到了好几种写法，差点把我弄晕了
比如有以下两种写法：
- 有在
if __name__ == "__main__":（# if name == ‘main’: 下的代码只有在第一种情况下（即文件作为脚本直接执行）才会被执行，而 import 到其他脚本中是不会被执行的。）中调用main，在main函数中封装物体识别代码的，还加了一堆try，expect非常健壮 - 也有直接按流程写下来的
所以，这里简单整理一下识别的基本调用函数，主要是围绕kpu函数进行的
- 导入库（sensor, image, lcd, time，import KPU as kpu）和一些sensor初始化
- 加载模型kpu.load，这里有使用地址和kmodel模型文件两种方法
1.task = kpu.load(0x500000)，使用之前需要先使用kflash_gui软件将smodel文件或kfpkg文件烧录到指定地址上
2.task = kpu.load("/sd/m.kmodel")，使用前需要先将模型拷贝到sd卡中 - kpu初始化
_ = kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchor),task在上一步生成，anchor是每一个模型唯一的数值数组，在训练模型下载下来的boot代码中有这个数组信息 - 以下代码在死循环中进行：
- 拍一张照
img = sensor.snapshot() objects = kpu.run_yolo2(task, img)在相机拍到的图像上跑模型，如果相似放到objects- 如果相似
if objects:，整个方框把物体框起来 - 对于
for obj in objects:每个obj含有三个参数：置信度confidence = float(obj.value())范围itemROL = obj.rect()对应物体的label名所在位置（比如classes = [‘unmask’,‘masks’]中0或1）classID = int(obj.classid())，可以根据置信度调整识别结果，范围画框框，根据id显示判断结果
最后附上一个没用if __name__ == 'main':写法的识别口罩的例子：
import sensor, image, lcd, time
import KPU as kpu
color_R = (255, 0, 0)
color_G = (0, 255, 0)
color_B = (0, 0, 255)
class_IDs = ['no_mask', 'mask']
def drawConfidenceText(image, rol, classid, value):
text = ""
_confidence = int(value * 100)
if classid == 1:
text = 'mask: ' + str(_confidence) + '%'
else:
text = 'no_mask: ' + str(_confidence) + '%'
image.draw_string(rol[0], rol[1], text, color=color_R, scale=2.5)
lcd.init()
sensor.reset(dual_buff=True)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_hmirror(0)
sensor.run(1)
task = kpu.load(0x500000)
anchor = (0.1606, 0.3562, 0.4712, 0.9568, 0.9877, 1.9108, 1.8761, 3.5310, 3.4423, 5.6823)
_ = kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchor)
img_lcd = image.Image()
clock = time.clock()
while (True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
code = kpu.run_yolo2(task, img)
if code:
totalRes = len(code)
for item in code:
confidence = float(item.value())
itemROL = item.rect()
classID = int(item.classid())
if confidence < 0.52:
_ = img.draw_rectangle(itemROL, color=color_B, tickness=5)
continue
if classID == 1 and confidence > 0.65:
_ = img.draw_rectangle(itemROL, color_G, tickness=5)
if totalRes == 1:
drawConfidenceText(img, (0, 0), 1, confidence)
else:
_ = img.draw_rectangle(itemROL, color=color_R, tickness=5)
if totalRes == 1:
drawConfidenceText(img, (0, 0), 0, confidence)
_ = lcd.display(img)
print(clock.fps())
_ = kpu.deinit(task)