### K210 芯片的 Python 开发基础 K210 是一款由 Kendryte 推出的人工智能物联网处理器，其特点是支持高效的图像处理和机器学习推理能力。该芯片内置双核 RISC-V 处理器，并集成了神经网络加速单元（NPU），使其非常适合用于嵌入式人工智能应用[^1]。 #### 安装环境与工具链 为了在 Python 中使用 K210 进行开发，通常会采用 MicroPython 或 MaixPy 的开发框架。以下是设置开发环境的关键步骤： 1. **安装驱动程序** 需要先为计算机安装对应的 USB 串口驱动程序以便能够连接到 K210 板子上的调试接口。 2. **下载并烧录固件** 下载适用于 K210 的最新版本 MaixPy 固件文件，并通过官方推荐的烧录工具将其刷写至硬件设备中。 3. **配置 IDE 工具** 可以选择 Thonny、Mu Editor 等轻量级编辑器来编写 MicroPython/MaixPy 代码；或者更高级别的集成开发环境如 VSCode 结合插件完成远程调试工作流。 #### 基本编程模型 MaixPy 提供了一套简洁易懂的应用程序接口(API)，允许开发者轻松访问摄像头模块获取实时视频帧数据以及运行预训练好的深度学习模型来进行物体检测等操作: - `sensor` 模块负责初始化相机参数； - `image` 类提供了丰富的图像处理函数； - `lcd` 对象用来显示最终结果画面； - `uart` 实现与其他微控制器之间的通信协议交互过程。 下面是一个简单例子展示如何捕获当前场景中的颜色区块位置并通过 UART 发送出去: ```python import sensor, image, lcd, time from machine import UART # 初始化UART通道 uart = UART(3, baudrate=9600) def send_data(x, y): data_str = "{},{}".format(x,y) uart.write(data_str + '\n') try: sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)# Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE). sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240). while(True): img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([(30, 100, -128, 127, -128, 127)], pixels_threshold=200, area_threshold=200) if blobs: largest_blob = max(blobs, key=lambda b:b.pixels()) center_x = int(largest_blob.cx()) center_y = int(largest_blob.cy()) send_data(center_x,center_y) finally: pass ``` 此脚本片段展示了如何利用传感器捕捉特定色彩范围内的对象中心点坐标值，并经由串行端口传递给外部装置作进一步动作解析之用途。 ---