【花雕动手做】AI视觉二哈识图2之统计指定二维码数量据

HUSKYLENS 2 (二哈识图 2) 是一款简单易用、玩法多样的AI视觉传感器，采用6TOPS算力专用AI芯片，预置人脸识别、目标检测、物体分类、姿态识别、实例分割等20余种开机即用的AI模型，同时，用户还可部署自行训练的模型，教会二哈识图识别任意目标物体。板载的UART / I2C端口，可以与主流控制器Arduino、micro:bit、ESP32、Raspberry Pi等开源硬件无缝连接，被广泛应用于创客、AI教育、STEAM教育和交互艺术领域。



1、测试实验硬件连接
将HukyLens 2 连接到Arduino主板对应的I2C引脚,使用电源线连接Arduino Uno与电脑。额外供电提示:Arduino Uno的I2C引脚输出的电压不足以支持HUSKYLENS 2正常工作，当HUSKYLENS 2接在Arduino Uno上时须有额外数据线连接HUSKYLENS 2的Type-C接口与电源，为HUSKYLENS 2进行额外供电。接线图可参考下图。


2、设置测试实验平台
打开 Mind+ 编程软件，选择主控板 Arduino，加载HUSKYLENS 2 库

3、识别二维码，是指通过图像采集与解码技术，从二维码图案中提取出所包含的信息。二维码（QR Code）是一种二维条码，它以黑白模块构成的矩阵图案编码数据，具有高密度、容错性强、可快速读取等特点。

（1）什么是二维码识别？
二维码识别是指设备（如摄像头、扫描器或图像处理系统）对二维码图像进行分析、定位、解码，从而获取其中存储的信息，如网址、文本、产品编号、身份信息等。

（2）识别流程简述
图像采集：通过摄像头或扫描器获取二维码图像。
图像预处理：去除噪声、增强对比度、校正角度。
定位二维码区域：识别二维码的位置与边界。
解码分析：根据二维码标准（如 QR Code、Data Matrix）解析模块排列，提取编码数据。
输出信息：将解码结果转换为可读内容，如字符串、链接、指令等。

（3）技术实现方式
硬件识别：使用专用扫码枪或嵌入式模块进行快速识别。
软件识别：利用图像处理库（如 OpenCV、Zxing、ZBar）在计算机或移动设备上识别二维码。
AI增强识别：结合深度学习模型提升识别准确率，尤其在模糊、遮挡或复杂背景下。

（4）应用场景
移动支付与扫码登录
工业自动化与产品追踪
医疗标签与药品识别
零售商品管理与促销活动
门票验证与身份识别

4、AI 视觉传感器 HUSKYLENS 2 之统计指定二维码数量输出相关数据
当画面中出现多张同一ID的二维码（已学习的标签ID按学习顺序分配，未学习的标签ID统一为0）时，可以使用以下示例程序统计画面中的同一ID二维码的数量，获取指定一张ID二维码的相关数据。




测试实验开源代码

/*【花雕动手做】AI 视觉传感器 HUSKYLENS 2 之统计指定二维码数量输出相关数据
 * 使用平台：MindPlus
 * 主控板：Arduino Uno
 * 功能说明：本程序使用 HUSKYLENS 2 AI 视觉传感器识别图像中的二维码，
 * 并统计指定 ID（此处为 ID = 1）二维码的数量，同时输出第一个该 ID 的二维码中心坐标。
 */

#include "DFRobot_HuskylensV2.h"  // 引入 HUSKYLENS 2 的驱动库，用于控制 AI 视觉模块

HuskylensV2 huskylens;  // 创建 HUSKYLENS 设备对象，供后续调用识别与数据获取功能

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信，波特率设置为 9600，用于数据输出到串口监视器
  Wire.begin();             // 初始化 I2C 通信，用于与 HUSKYLENS 模块连接
  while (!huskylens.begin(Wire)) {  // 持续尝试连接 HUSKYLENS，直到连接成功
    delay(100);             // 每次尝试之间延迟 100 毫秒
  }
  Serial.println("HUSKYLENS 2 启动成功");        // 输出初始化成功提示信息
  Serial.println("识别二维码输出相关数据");      // 输出功能说明
}

void loop() {
  huskylens.getResult(ALGORITHM_QRCODE_RECOGNITION);  // 请求 HUSKYLENS 执行二维码识别算法，处理当前画面
  if (huskylens.available(ALGORITHM_QRCODE_RECOGNITION)) {  // 判断是否有识别结果可用
    if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_QRCODE_RECOGNITION, 1) != NULL) {  // 判断是否存在 ID 为 1 的二维码
      Serial.println("ID为1二维码的总数为：" + 
        String(huskylens.getCachedResultNumByID(ALGORITHM_QRCODE_RECOGNITION, 1)));  // 输出该 ID 的二维码数量
      Serial.println("第1个ID1二维码的中心坐标为：" + 
        String(RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_QRCODE_RECOGNITION, 1), Result, xCenter)) + "." + 
        String(RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_QRCODE_RECOGNITION, 1), Result, yCenter)));  // 输出该二维码的中心坐标（X.Y格式）
    }
  }
  delay(10000);  // 每次识别后延迟 10 秒，避免过于频繁地读取数据，适合稳定测试或演示
}
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该程序使用 HUSKYLENS 2 AI 视觉传感器识别图像中的二维码，并执行以下任务：
检查是否识别到 ID 为 1 的二维码
统计该 ID 的二维码数量；
输出第一个 ID 为 1 的二维码的中心坐标
每次识别间隔 10 秒，适合稳定测试或演示。

代码解读
1. 引入库与创建对象
cpp

#include "DFRobot_HuskylensV2.h"

HuskylensV2 huskylens;
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引入 HUSKYLENS 官方库，提供与设备通信的函数接口。

创建 huskylens 对象，用于后续调用识别算法和获取识别结果。

2. 初始化函数 setup()
cpp

void setup() {

  Serial.begin(9600);

  Wire.begin();

  while (!huskylens.begin(Wire)) {

    delay(100);

  }

  Serial.println("HUSKYLENS 2 启动成功");

  Serial.println("识别二维码输出相关数据");

}
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初始化串口通信（用于数据输出）和 I2C 通信（用于与 HUSKYLENS 连接）。

使用 huskylens.begin(Wire) 建立设备连接，若失败则每 100 毫秒重试一次。

成功连接后输出提示信息，说明设备已准备好开始识别。

3. 主循环函数 loop()
cpp

void loop() {

  huskylens.getResult(ALGORITHM_QRCODE_RECOGNITION);
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请求 HUSKYLENS 执行二维码识别算法，处理当前画面。

cpp

  if (huskylens.available(ALGORITHM_QRCODE_RECOGNITION)) {
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判断是否有识别结果可用，避免空数据处理。

4. 检查并输出指定 ID 的二维码信息（ID = 1）
cpp

    if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_QRCODE_RECOGNITION, 1) != NULL) {
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判断是否存在 ID 为 1 的二维码，避免空指针错误。

cpp

      Serial.println("ID为1二维码的总数为：" + 

        String(huskylens.getCachedResultNumByID(ALGORITHM_QRCODE_RECOGNITION, 1)));
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使用 getCachedResultNumByID() 获取当前画面中 ID 为 1 的二维码数量，并输出。

cpp

      Serial.println("第1个ID1二维码的中心坐标为：" + 

        String(RET_ITEM_NUM(...xCenter)) + "." + String(RET_ITEM_NUM(...yCenter)));
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输出第一个该 ID 的二维码在图像中的中心坐标（X.Y格式），便于定位或跟踪。

5. 延迟控制
cpp

  delay(10000);
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每次识别后延迟 10 秒，避免过于频繁地读取数据，适合稳定测试或演示。

测试实验MInd+图形编程



实验串口返回情况



实验场景图  动态图