1. 引言
1.1 激光笔在黑色区域目标检测的背景介绍
在许多应用领域，如机器人导航、智能家居和自动驾驶等，目标检测技术的需求日益增加。本博客将聚焦于使用K210芯片实现激光笔在黑色区域的目标检测。
激光笔在黑色区域目标检测是一个有趣且具有挑战性的问题。我们将通过使用K210芯片和相关算法，能够准确地检测出激光笔在黑色区域的位置和姿态，以便后续应用。
1.2 K210芯片的概述和优势
K210芯片是由中国公司苏州芯原科技（Sipeed）开发的一款高性能、低功耗的人工智能边缘计算芯片。它采用RISC-V架构，具备强大的计算能力和丰富的外设接口，特别适合用于嵌入式人工智能应用。
K210芯片的主要优势包括：
- 高性能：K210芯片搭载了双核64位处理器和一颗专门的神经网络加速器，可以实现快速而高效的神经网络推断。
- 低功耗：K210芯片采用先进的低功耗设计，能够在边缘设备上实现节能运行和长时间使用。
- 丰富的外设接口：K210芯片具备多种外设接口，如摄像头和显示器接口，方便与其他硬件设备进行连接和交互。
- 开源优势：K210芯片使用RISC-V架构，而且软硬件都有开源社区支持，提供了更灵活、可定制的开发环境。
2. 硬件准备
2.1 K210芯片介绍
K210芯片是一款先进的人工智能边缘计算芯片，具备强大的计算能力和丰富的外设接口。为了实现激光笔在黑色区域的目标检测，我们需要准备以下硬件设备：
- K210开发板：选择一款基于K210芯片的开发板，如Sipeed Maixduino等。
- 摄像头模块：选择一款兼容K210开发板的摄像头模块，常用的有OV2640和GC0328等。
- 激光笔：准备一支激光笔，用于在黑色区域绘制目标标记。
2.2 连接摄像头和激光笔
在进行目标检测之前，我们需要将摄像头和激光笔连接到K210开发板上。
首先，将摄像头模块插入到K210开发板的摄像头接口上。确保插入牢固，并注意摄像头的方向。
接下来，将激光笔的电源线与K210开发板的电源接口相连。根据激光笔的规格和开发板的接口类型，选择合适的连接方式，如直插或使用杜邦线连接。
完成连接后，确保所有接口插头都插入正确，并且牢固稳定。这样，我们就完成了摄像头和激光笔与K210开发板的硬件连接。
在进行下一步之前，建议对连接进行检查，确保没有松动或错误连接的情况。
3. 软件准备
3.1 K210开发环境搭建
K210 技术文档
为了开始进行激光笔在黑色区域的目标检测，我们需要搭建K210的开发环境。以下是一些主要的步骤和要求：
官方安装方法
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安装MaixPy IDE：MaixPy IDE是一个适用于K210芯片的集成开发环境。您可以从官方网站上下载并安装MaixPy IDE。请确保选择适用于您的操作系统的版本，并按照安装向导进行安装。
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安装kflash_gui：kflash_gui是一个用于将固件烧录到K210芯片的图形化工具。您可以在GitHub上找到kflash_gui的源代码，并按照说明进行安装。
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固件下载：K210芯片使用的固件是MicroPython的一个分支，称为MaixPy固件。您可以从官方网站或GitHub仓库下载MaixPy固件。请根据您的K210开发板型号和硬件配置选择正确的固件版本。固件下载地址
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固件烧录：使用kflash_gui工具，将下载好的MaixPy固件烧录到K210芯片上。连接K210开发板到计算机上，并按照kflash_gui的指南选择正确的端口和固件文件，然后开始烧录过程。
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连接硬件设备：在进行激光笔目标检测之前，需要连接适当的硬件设备，例如摄像头或传感器等。根据您的具体需求和硬件配置，确保正确连接硬件设备到K210开发板。
3.2 安装相关Python库
在进行激光笔目标检测之前，我们需要安装一些必要的Python库，安装python用于实现将图片进行标注：
labelimg
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install PyQt5_tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install PyQt5_tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装结束后，在cmd中输入labelimg，出现弹框即为labelimg页面 
图1 labelimg 初始界面
图2 labelimg 标注界面
4. 模型训练与优化
4.1 数据采集和准备
在开始实现激光笔目标检测算法之前，我们需要进行数据采集和准备。以下是一些主要的步骤：
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采集黑色区域图片：使用摄像头模块拍摄一系列黑色区域的图片。确保图片中有激光笔绘制的目标标记，并控制光线和背景条件的一致性。
图3 拍摄的激光笔黑色区域
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标注目标位置：对采集到的图片进行目标位置的标注。可以使用图像标注工具（如LabelImg）来标注目标的边界框，并生成对应的标注文件。
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划分训练集和测试集：将采集到的数据分为训练集和测试集。通常将数据的80％用于训练，20％用于测试。
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数据增强：对训练集进行数据增强操作，以扩充训练数据的多样性。例如，可以进行随机旋转、翻转、缩放和平移等操作。
完成上述步骤后，您就准备好了用于训练和测试激光笔目标检测算法的数据集。
注意：在对数据集进行采集时，采集的数据要与使用场地的图片一致。比如：该模型要在白天使用，那么就在白天拍摄图片；该模型要在晚上使用，那么就在晚上拍摄图片；该模型要在球场使用，那么就在球场拍摄图片。对于收集的数据量，一般来说，对于一个类别，那就在500张左右。
注意：在进行收集图像时，图像的尺寸大小最好为[640，640] ，尺寸太小或太大都会影响识别的准确率。
4.2 模型选择
为了实现激光笔目标检测，我们需要选择合适的目标检测模型，并进行训练。
对于K210来说，不同的型号使用的最佳模型不同，在官方的模型，使用的模型有yolov2、yolov3、
yolov4、yolov7、yolovx。这些模型，对于一般的K210，建议使用yolov3模型进行训练。当然，模型越高，训练的效果越好，但是要看自己的开发板能否实现。
4.3 模型训练
可以在线训练和本地训练两种方法。
K210：
Maixhub 模型训练 - Sipeed Wiki
K210 在线训练 官网
本地模型训练 for Linux - Sipeed Wiki
本地训练 for windows - Sipeed Wiki
Openmv:
OpenVINO应用案例：部署YOLO模型到边缘计算摄像头_将算法部署到摄像机中_同学来啦的博客-CSDN博客
https://github.com/SingTown/Traffic-Sign-FOMO/blob/main/README-CN.md
树莓派：
树莓派4B训练yolo模型
Jetson nano：
https://github.com/SingTown/Traffic-Sign-FOMO/blob/main/README-CN.md
选择模型后，我们可以使用已准备好的数据集对模型进行训练。通常，训练目标检测模型的步骤如下：
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加载数据集：将准备好的数据集导入到模型中，包括训练集和测试集。
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模型初始化：根据选择的模型架构，初始化一个空的目标检测模型。
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优化器选择：选择合适的优化器，如Adam或SGD，用于优化模型参数。
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模型训练：使用训练集数据对模型进行训练，并在每个训练周期（epoch）结束后，使用测试集数据评估模型性能。
-
模型保存：在训练过程中，选择合适的检查点（checkpoint）来保存训练过程中的模型参数。
注意：在使用训练时，一般不用修改参数，需要修改的参数为训练轮数、识别类别、GPU是否使用、模型文件、输入图像大小。
完成上述步骤后，一个激光笔目标检测模型就可以使用了。
4.4 模型预测
在模型训练好后，就可以使用训练好的模型进行检测，识别激光笔。
K210 识别代码
from fpioa_manager import *
import sensor,image,lcd,time import KPU as kpu
task = kpu.load(0x300000) # 加载模型lcd.init(freq=15000000) sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing((224, 224))
sensor.set_brightness(2) #设置亮度（范围为[-2~2]）
#sensor.set_contrast(-1) #设置对比度（范围为[-2,+2]）
#sensor.set_auto_gain(1,2) #设置摄像自动增益模式
sensor.run(1) #图像捕捉控制(1:开始捕捉；0：关闭捕捉)clock = time.clock() #获取clock对象
classes = ['light']anchor = (1, 1.2, 2, 3, 4, 3, 6, 4, 5, 6.5)
a = kpu.init_yolo2(task, 0.17, 0.3, 5, anchor) #为yolov2网络模型传入初始化参数
#（task, 0.17, 0.3, 5, anchor）分别为 kpu网络对象、概率阙值、box_iou门限、锚点数、锚点参数与模型参数一致while(True):clock.tick() #记录开始时间（ms）img = sensor.snapshot() #使用摄像头拍摄一张照片code = kpu.run_yolo2(task, img) #task为 kpu_load 返回的 kpu_net 对象#img为从sensor 采集到的图像#run_yolo2返回的值为kpu_yolo2_find 的列表if code:for i in code:a=img.draw_rectangle(i.rect()) #在图像上绘制一个矩形。此处为作为元组传递回坐标框出矩形#传回的是检测到的图像的四个坐标a = lcd.display(img) #在液晶屏上显示被框框框起来的imageprint("物体是：",classes[i.classid()]) # 打印出识别的类别print("概率为：",100.00*i.value()) # 打印出置信度else:a = lcd.display(img) # 如果没有识别出物体，则继续呈现图像a = kpu.deinit(task) #反初始化。kpu_load 返回 kpu_net 对象5. 最终效果
图4 模型识别结果
注意：模型识别的准确度与图片标注的质量和图片数量有关。
硬性的标准其实限制不了无限可能的我们，所以啊！少年们加油吧！
 LoRA 提示词配置与效果展示)
