使用K210摄像头模块实现实时监控
介绍
K210是一款集成了人工智能处理器的芯片，得到了开源社区的高度认可。其集成了高性能双核处理器、实时图像处理单元、硬件人脸识别单元等多种功能，成为了视频监控等领域的重要芯片。其中，K210的实时图像处理单元得到了广泛的应用，如图像分类/物体检测/人脸识别/自动驾驶等方向。
摄像头模块介绍
K210摄像头模块内部集成了一颗OV2640摄像头，支持最大1600万像素，同时配有24MHz高速晶振，能够实现高清图像输出。同时，K210摄像头模块还带有供电模块、变焦、微调等众多功能，可以满足各类型监控的需求，是K210芯片配套最佳的选择。
基于K210实现实时监控
基于K210芯片的实时处理能力，我们可以通过K210摄像头模块实现实时监控的功能。在这里，我们以人物监控为例，实现以下功能：
1.检测出图像中的人物
2.对检测到的人物进行边框标记
3.将处理后的图像发送到电脑端进行显示
实现步骤
第一步：获取摄像头的图像输入，可通过MicroPython编写程序获取，代码如下：```from maix import cameradef get_img(): img = camera.run() return img```通过代码，即可从K210摄像头模块获取视频数据。第二步：对获取到的图像进行人物检测，这里我们使用OpenCV进行处理，代码如下：```import cv2def detect_people(frame): hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) (rects, weights) = hog.detectMultiScale(frame, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.3) for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) return frame```代码通过使用HOG进行人物检测并添加边框标记，返回处理后的图像帧。第三步：将处理后的图像帧发送到电脑进行显示，可使用MicroPython和Pyserial编写程序实现，代码如下：```import serialimport cv2import numpy as npser = serial.Serial(\"/dev/ttyUSB0\", 115200)# 打开串口while True: frame = get_img() frame = detect_people(frame) if ser.isOpen(): data = cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tobytes() ser.write(data) # 发送数据```通过代码，即可实现实时监控的功能，在电脑端使用串口调试助手即可看到处理后的图像显示。
通过K210摄像头模块的应用实现了实时监控的功能，同时结合了MicroPython和OpenCV等开源技术，使得实现过程简单高效。随着人工智能芯片的发展，K210将有更加广泛的应用场景。
