【花雕动手做】CanMV K230 AI 视觉识别之线段检测

什么是 CanMV K230？
CanMV K230是一款高性价比的RISC-V边缘AI平台，凭借低功耗、强视觉处理能力和开放的开发生态，成为嵌入式AI开发的理想选择，尤其适合需要快速部署视觉与AI功能的创客、中小企业及教育场景。CanMV 是一套 AI 视觉开发平台，K230 是其核心芯片。该模块结合了图像采集、AI推理、边缘计算等能力，适合嵌入式视觉应用开发。

CanMV：类似 OpenMV 的图像处理框架，支持 Python 编程，简化视觉识别开发流程。
K230 芯片：嘉楠科技推出的 AIoT SoC，采用 RISC-V 架构，内置第三代 KPU（AI加速单元），算力高达 6 TOPS，性能是 K210 的 13.7 倍。

线段检测是计算机视觉中的基础任务，核心是从图像中识别并提取连续的直线段（如物体边缘、建筑轮廓、道路标线等），广泛用于场景理解、目标定位、图像分割等上层应用。

1、核心原理
线段检测的本质是识别图像中 “像素灰度值突变的连续区域”（即边缘），再通过算法拟合出直线段，核心步骤包括：
边缘检测：先提取图像中像素灰度变化剧烈的区域（如用 Canny 算子、Sobel 算子），得到边缘二值图。
直线拟合：对边缘像素进行分组，用数学方法（如霍夫变换、最小二乘法）拟合出直线，再截取有效线段（过滤短线段、重叠线段）。
后处理：去除噪声线段（如长度过短、角度异常）、合并重叠 / 相邻线段，得到最终的线段结果（通常以 “起点坐标 (x1,y1)、终点坐标 (x2,y2)” 表示）。

2、主流算法（按效率和精度分类）



3、典型应用场景
工业检测：检测产品轮廓的直线段（如电路板引脚是否笔直、金属件边缘是否平整）。
自动驾驶：识别道路标线（实线 / 虚线）、车道边界，辅助车辆定位和路径规划。
文档处理：扫描文档中提取文字行、表格边框，实现文档结构化（如 PDF 表格提取）。
机器人视觉：检测环境中的线段（如墙角、栏杆），用于 SLAM 建图、障碍物避让。
医学影像：提取 CT/MRI 图像中的骨骼边缘线段，辅助病变诊断（如骨折检测）。

4、实操示例（OpenCV 实现 LSD 线段检测）
OpenCV 内置了 LSD 算法接口，无需复杂封装，直接调用即可：
python

import cv2

import numpy as np



# 读取图像（可替换为K230摄像头采集的帧）

img = cv2.imread("road.jpg")

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)



# 初始化LSD检测器

lsd = cv2.createLineSegmentDetector(0)



# 检测线段（返回线段数组：每个线段为[x1,y1,x2,y2]）

lines, _, _, _ = lsd.detect(gray)



# 绘制线段（在原图上用红色标注）

if lines is not None:

    for line in lines:

        x1, y1, x2, y2 = map(int, line[0])

        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)



# 显示结果

cv2.imshow("Line Detection", img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()
复制代码

5、关键优化技巧（提升检测效果）
图像预处理：检测前对图像进行降噪（如高斯模糊cv2.GaussianBlur）、增强对比度（如直方图均衡化），减少噪声线段干扰。
参数调优：
霍夫变换：调整rho（距离步长）、theta（角度步长）、threshold（累加器阈值），过滤虚假线段。
LSD：调整scale（检测尺度）、sigma_scale（高斯平滑系数），平衡精度和速度。
后处理过滤：设置线段长度阈值（如只保留长度 > 30 像素的线段）、角度阈值（如只保留水平 / 垂直线段），去除无效结果。
硬件加速：在 K230 等边缘设备上，可通过 NPU 加速边缘检测或线段拟合步骤，降低延迟（如用 Tengine-Lite 部署轻量化线段检测模型）。

【花雕动手做】CanMV K230 AI 视觉识别模块之线段检测
项目测试实验代码

#【花雕动手做】CanMV K230 AI 视觉识别模块之线段检测

# 导入必要的模块：时间、操作系统、系统、垃圾回收
import time, os, sys, gc

# 导入媒体相关模块：传感器、显示、媒体管理
from media.sensor import *
from media.display import *
from media.media import *

# 导入PipeLine库，用于图像处理Pipeline和性能计时
from libs.PipeLine import PipeLine, ScopedTiming

# 设置图像处理分辨率常量 - 使用低分辨率提高处理速度
PICTURE_WIDTH = 160    # 图像处理宽度（低分辨率）
PICTURE_HEIGHT = 120   # 图像处理高度（低分辨率）

# 初始化摄像头变量为空
sensor = None

# 设置显示分辨率常量 - 使用高分辨率保证显示质量
DISPLAY_WIDTH = 640    # 显示宽度（高分辨率）
DISPLAY_HEIGHT = 480   # 显示高度（高分辨率）

def scale_coordinates(data_tuple, target_resolution="640x480"):
    """
    将160x120分辨率下的坐标元组等比例缩放到目标分辨率
    
    参数:
        data_tuple: 包含坐标信息的元组 (x1, y1, x2, y2)
        target_resolution: 目标分辨率，默认为"640x480"
    
    返回:
        包含缩放后坐标的新元组 (x1, y1, x2, y2)
    """
    global PICTURE_WIDTH, PICTURE_HEIGHT
    
    # 输入验证：确保是包含至少4个元素的元组
    if not isinstance(data_tuple, tuple) or len(data_tuple) < 4:
        raise TypeError(f"期望输入至少包含4个元素的元组，但收到了 {type(data_tuple).__name__}")
    
    # 解析原始坐标点
    x1, y1, x2, y2 = data_tuple[:4]
    
    # 设置源分辨率（处理分辨率）
    src_width, src_height = PICTURE_WIDTH, PICTURE_HEIGHT
    
    # 根据目标分辨率设置目标尺寸
    if target_resolution == "640x480":
        dst_width, dst_height = 640, 480
    else:
        raise ValueError("不支持的分辨率，请使用 '640x480'")
    
    # 计算缩放比例（4倍缩放：640/160=4, 480/120=4）
    scale_x = dst_width / src_width    # 水平缩放比例 = 4
    scale_y = dst_height / src_height  # 垂直缩放比例 = 4
    
    # 应用缩放并四舍五入为整数坐标
    scaled_x1 = round(x1 * scale_x)    # 缩放起点x坐标
    scaled_y1 = round(y1 * scale_y)    # 缩放起点y坐标
    scaled_x2 = round(x2 * scale_x)    # 缩放终点x坐标
    scaled_y2 = round(y2 * scale_y)    # 缩放终点y坐标
    
    # 返回缩放后的坐标元组
    return (scaled_x1, scaled_y1, scaled_x2, scaled_y2)

# 设置显示模式为LCD
display_mode = "LCD"

# 创建图像处理Pipeline
# rgb888p_size: RGB888格式的处理尺寸
# display_size: 最终显示尺寸
# display_mode: 显示模式
pl = PipeLine(rgb888p_size=[640,360], display_size=[640,480], display_mode=display_mode)

# 创建Pipeline实例，设置通道1的帧大小为处理分辨率
pl.create(ch1_frame_size=[PICTURE_WIDTH,PICTURE_HEIGHT])

# 主循环 - 实时线段检测和显示
while True:
    # 从通道1捕获图像（160x120低分辨率图像）
    img = pl.sensor.snapshot(chn=CAM_CHN_ID_1)
    
    # 在图像中查找线段
    # merge_distance=15: 合并距离阈值，相近线段会被合并
    # max_theta_diff=10: 最大角度差异阈值，角度相近线段会被合并
    lines = img.find_line_segments(merge_distance=15, max_theta_diff=10)
    
    # 创建新的ARGB8888格式图像用于显示（640x480高分辨率）
    img = image.Image(640, 480, image.ARGB8888)
    
    # 清空图像（透明背景）
    img.clear()
    
    # 遍历所有检测到的线段
    for i, line in enumerate(lines):
        # 获取线段坐标并缩放到显示分辨率
        # line.line()返回原始坐标元组 (x1, y1, x2, y2)
        scaled_line = scale_coordinates(line.line())
        
        # 在图像上绘制红色线段，线宽为6像素
        img.draw_line(scaled_line, color=(255,0,0), thickness=6)
    
    # 在OSD3层显示处理后的图像
    Display.show_image(img, 0, 0, Display.LAYER_OSD3)
    
    # 短暂延时，避免CPU过度占用
    time.sleep_us(1)
复制代码

代码解读：

程序总体功能
这是一个基于CanMV K230的实时线段检测系统，采用双分辨率处理策略在视频流中实时识别并绘制图像中的线段。

系统架构与处理流程
核心处理管道
text
摄像头采集 → 低分辨率处理(160×120) → 线段检测算法 → 坐标缩放映射 → 高分辨率显示(640×480)
1. 双分辨率策略设计
python

PICTURE_WIDTH = 160    # 处理分辨率 - 低

PICTURE_HEIGHT = 120



DISPLAY_WIDTH = 640    # 显示分辨率 - 高  

DISPLAY_HEIGHT = 480
复制代码

设计原理：
处理分辨率：160×120（19,200像素）
显示分辨率：640×480（307,200像素）
性能提升：计算量减少 94%，大幅提高检测速度

核心技术组件详解
1. PipeLine图像处理管道
python

pl = PipeLine(rgb888p_size=[640,360], display_size=[640,480], display_mode=display_mode)

pl.create(ch1_frame_size=[PICTURE_WIDTH,PICTURE_HEIGHT])
复制代码

技术特点：
硬件加速：利用K230专用媒体处理单元
多路输出：支持不同尺寸的输入和输出流
通道管理：通道1专用于线段检测处理

2. 线段检测算法
python

lines = img.find_line_segments(merge_distance=15, max_theta_diff=10)
复制代码

算法参数解析：
merge_distance=15：合并距离阈值
作用：将距离相近的线段合并为一条
效果：减少重复检测，优化结果显示
max_theta_diff=10：最大角度差异
作用：将角度相近的线段进行合并
效果：消除微小角度差异造成的重复线段

3. 坐标缩放核心算法
python

def scale_coordinates(data_tuple, target_resolution="640x480"):

    scale_x = 640 / 160 = 4    # 水平缩放比例

    scale_y = 480 / 120 = 4    # 垂直缩放比例
复制代码

数学映射关系：

text
低分辨率坐标(160×120) → 高分辨率坐标(640×480)
(x, y) → (4x, 4y)

算法步骤：
提取原始线段端点坐标
应用4倍缩放比例
四舍五入为整数坐标
返回缩放后的坐标

实验场景图