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5. K210颜色识别项目：OpenMV风格视觉处理与AI推理结合

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与项目成果预览
课程导入学习目标
02
K210硬件基础
芯片特性 · 开发板资源 · 摄像头接口与显示模块介绍
K210硬件基础
03
开发环境搭建
MaixPy固件烧录 · IDE安装 · 串口连接与基础例程运行
开发环境搭建MaixPy
04
OpenMV风格编程范式
Python语法速览 · 传感器对象 · 图像对象与帧缓冲概念
OpenMV风格编程范式
05
颜色空间基础
RGB · HSV · LAB颜色模型对比
颜色空间基础RGB
06
颜色阈值标定方法
使用IDE阈值编辑器 · 手动调整与动态标定技巧
颜色阈值标定方法IDE
07
图像预处理流程
裁剪 · 缩放 · 滤波
图像预处理流程裁剪
08
颜色识别核心API
find_blobs函数参数详解 · 返回结果解析与多色块处理
API颜色识别核心
09
颜色识别实战
单色物体追踪 · 多色分类与颜色区域统计
颜色识别实战单色物体追踪
10
OpenMV风格视觉处理
帧率控制 · ROI区域设置 · 镜头畸变补偿与光照适应
OpenMV风格视觉处理
11
AI推理基础
K210的KPU单元 · 神经网络模型格式与部署流程
AI推理基础
12
模型训练与转换
使用TensorFlow或PyTor… · 转换为K210可用的kmodel
模型训练转换
13
AI推理与颜色识别结合
用AI辅助颜色分类 · 目标检测与颜色特征融合
AI推理
14
项目实战
基于颜色识别的物体分拣系统设计（硬件…
项目实战基于颜色识别的物…
15
项目实战
颜色追踪云台控制（PID控制基础与视…
项目实战PID
16
项目实战
颜色识别+AI手势识别（结合颜色标记…
项目实战AI
17
性能优化
图像分辨率与帧率权衡 · 阈值优化 · 模型量化与推理加速
性能优化图像分辨率
18
多目标与复杂场景
重叠色块 · 阴影干扰 · 动态光照下的鲁棒性提升
多目标复杂场景
19
常见问题排查
颜色误检 · 阈值漂移 · 内存不足
常见问题排查颜色误检
20
调试技巧
日志输出 · 图像显示 · 参数实时调整与远程调试
调试技巧日志输出
21
与OpenMV对比
K210与OpenMV在颜色识别上的… · 优势与局限
OpenMV对比
22
扩展功能
颜色识别与二维码识别 · 条形码识别 · 形状识别的结合
扩展功能颜色识别
23
边缘计算与物联网
将K210颜色识别结果通过WiFi/…
边缘计算物联网
24
综合项目设计
智能小车颜色巡线 · 颜色分拣机械臂 · 颜色门禁系统
综合项目设计智能小车颜色巡线
25
课程总结
核心知识点回顾 · 项目复盘与常见错误总结
课程总结核心知识点回顾
26
进阶挑战
基于颜色识别的实时目标跟踪算法（如C…
进阶挑战基于颜色识别的实…
27
进阶挑战
多模型AI推理与颜色识别并行处理（多…
进阶挑战AI
28
进阶挑战
低光照与高动态范围场景下的颜色识别增…
进阶挑战低光照
29
项目部署与产品化
固件打包 · 自动运行 · 电源管理
项目部署产品化
30
学习资源与社区
官方文档 · 开源项目 · 论坛
学习资源社区