maixpy 常用例程整理

基础控制K210例程

1.1 使用屏幕和摄像头

  • 例程
import sensor, lcd

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
sensor.skip_frames()

lcd.init(freq=15000000)

while(True):
    lcd.display(sensor.snapshot())
  • 代码讲解
  • import sensor, lcd: 首先导入内置的sensor(摄像头)库和lcd(屏幕)库
  • sensor.reset(): 初始化摄像头,这里失败需要检查硬件
  • sensor.set_pixformat(sensor.RGB565): 设置摄像头为RGB565格式,默认都是用RGB565即可
  • sensor.set_framesize(sensor.QVGA): 分辨率为QVGA,即320x240
  • sensor.run(1): 开始运行,在现在的版本中也可以不调用,在上面设置完成后,摄像头会自动开始运行
  • sensor.skip_frames(): 摄像头刚启动时,图像质量还没稳定,所以跳过一些图像
  • lcd.init(freq=15000000): 初始化 LCD, 这里传了一个参数叫freq即频率, 是指定驱动 LCD 的时钟频率,这里是15MHz,可以根据硬件性能调整
  • while(True): 这是一个循环,循环里面的代码会被不停地运行
  • sensor.snapshot():从摄像头取一帧图像数据,返回值是一张图像的对象
  • lcd.display(): 显示图像到 LCD
  • lcd.display(sensor.snapshot()): 这里就是先执行括号里的获取图像,返回值直接作为参数给 LCD 进行显示

1.2 点亮LED

  • 例程
from fpioa_manager import fm
from Maix import GPIO
import time

io_led_red = 6          # 对应管脚号6
fm.register(io_led_red, fm.fpioa.GPIO0)
led_r=GPIO(GPIO.GPIO0, GPIO.OUT)
led_r.value(0)
time.sleep(1)
led_r.value(0)
  • 代码讲解
  • fpioa_manager 包导入fm 对象,主要用于引脚和外设的映射
  • 从包 Maix 导入了 GPIO 这个类, GPIO 外设相关操作
  • 定义一个变量io_led_red,值为6,即Pin6/IO6, 具体 LED 的引脚连接到了芯片的哪个引脚,请在前面的开发板介绍中看原理图
  • 使用fm(fpioa manager 的缩写)这个内置的对象来注册芯片的外设和引脚的对应关系, 这里 fm.fpioa.GPIO0 是 K210 的一个 GPIO 外设(注意区分 GPIO(外设) 和引脚(实实在在的硬件引脚)的区别 ), 所以把 fm.fpioa.GPIO0 注册到了 引脚 IO6
  • 然后定义一个 GPIO 对象led_r, 具体参数看 GPIO API 文档, 在左边侧边栏查找。
  • 使用 led_r.value(1) 或者 led_r.value(0) 来设置高低电平即可, 因为这里设置了低电平, 根据上面的原理图可知低电平导通,LED 灯亮

1.3 硬件加速图像处理

  • 例程
import sensor
import image
import lcd
import time

lcd.init(freq=15000000)
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
origin = (0,0,0, 0,1,0, 0,0,0)
edge = (-1,-1,-1,-1,8,-1,-1,-1,-1)
sharp = (-1,-1,-1,-1,9,-1,-1,-1,-1)
relievo = (2,0,0,0,-1,0,0,0,-1)

tim = time.time()
while True:
    img=sensor.snapshot()
    img.conv3(edge)
    lcd.display(img)
    if time.time() -tim >10:
        break
tim = time.time()
while True:
    img=sensor.snapshot()
    img.conv3(sharp)
    lcd.display(img)
    if time.time() -tim >10:
        break
tim = time.time()
while True:
    img=sensor.snapshot()
    img.conv3(relievo)
    lcd.display(img)
    if time.time() -tim >10:
        break

lcd.clear()
  • 代码讲解

分别对图像进行了边缘查找锐化浮雕化, 利用了卷积计算快速得到结果。

posted @   ihuahua1415  阅读(181)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· 我与微信审核的“相爱相杀”看个人小程序副业
· 微软正式发布.NET 10 Preview 1:开启下一代开发框架新篇章
· 如何使用 Uni-app 实现视频聊天(源码,支持安卓、iOS)
· C# 集成 DeepSeek 模型实现 AI 私有化(本地部署与 API 调用教程)
*/
点击右上角即可分享
微信分享提示