K210的入门使用教程（Openmv同适用）
在嵌入式开发中通常会使用到视觉方面的硬件做图像识别， 经常使用的小型嵌入式图像识别硬件有个K210,Openmv等，这里介绍的是K210这款可编程机器视觉硬件，它支持一系列广泛的图像处理和神经网络，其最突出的优点是它的算力可以达到1TOPS算力，连我们的树莓派4都甘拜下风，而且它体型小巧价格亲民，目前用它来做视觉方面的项目最好的选择。
一、K210环境搭建
安装开发环境IDE不用多说，去官网下载: http://cn.dl.sipeed.com/MAIX/MaixPy/ide/_/v0.2.4下载好以后，用数据线将K210和电脑进行连接，打开MaixPy IDE后就是这个样子的
点击界面左下角的类似锁链一样的图标，这个是连接K210的
当设备连接到电脑以后，我们点击运行按钮运行IDE默认给的代码
可以看到右上角的图片是实时显示，之后可以在做图像处理的时候在这个图像显示中看到一些改动。
到这里入门的大概步骤就介绍完了，可能中间有些细节没有讲得很仔细，如果上面的步骤有问题的可以的在底下留言大家一起讨论，这期主要不是将怎么使用IDE的，主要还是讲解入门所使用的代码。
基本的摄像头图像实时显示
执行摄像头识别代码，然后就可以在屏幕上看到摄像头内容了，如果提示初始化失败，可能要检查连接，或者摄像头是否损坏 这里的代码是最基础的也是最重要的，需要记住执行语句的具体意义，不需要完全记住语句，但是得知道每一句是干嘛的import sensor, lcd
sensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置图像格式为RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置图像分辨率为 320x240
sensor.set_hmirror(False) # 设置左右镜像
sensor.set_vflip(False) # 设置上下翻转
sensor.run(1) # 摄像头开始运行，也可以不调用，参数设置好后会自动运行
sensor.skip_frames() # 跳过一些帧数，因为摄像头启动时图像没稳定
lcd.init(type=1, freq=15000000) # 初始化显示屏，如果颜色反色了，设置type=2
lcd.rotation(0) # 设置 LCD 显示旋转, 取值范围：[0,3]
while(True):
img = sensor.snapshot() # 从摄像头取一张图片
lcd.display(img) # 把图片显示到 LCD
畸变校正
正常使用基础代码去识别图形是会发现一个问题就是k210镜头拍摄下来的图像有的地方会畸变，对图像处理造成非常大的阻碍，下面介绍一种解决画面畸变的方法，就是在每次获取图像的那个语句后面加上一个句img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.8, zoom = 1.0)
这样就解决画面畸变的问题了， 图像的是个角不会成曲线畸变了。
画面的对比：
在Openmv中也同样适用，畸变处理后画面会比之前好上很多，这样在去做图像处理时就非常得心应手了。
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