【花雕动手做】K10 实验之将狗脸相关数据显示在屏幕上

行空板K10是一款专为快速体验物联网和学习人工智能而设计的开发学习板，100%采用国产芯片，知识产权自主可控，符合信息科技课程中编程学习、物联网及人工智能等教学需求。该板集成2.8寸LCD彩屏、WiFi蓝牙、摄像头、麦克风、扬声器、RGB指示灯、多种传感器及丰富的扩展接口。凭借高度集成的板载资源，教学过程中无需额外连接其他设备，便可轻松实现传感器控制、物联网应用以及人脸识别、语音识别、语音合成等AI人工智能项目。

主要特点
集成摄像头&内置算法，可进行离线图像检测
集成麦克风&内置算法，可进行离线语音识别
集成扬声器&内置算法，可进行离线语音合成
2.8寸彩色屏幕，数据展示更清晰
集成度高，利于教学
接口丰富，兼容软件多，扩展性好

主打：人工智能模块



猫狗脸检测相关说明

辅助：屏幕显示相关积木



LED控制模块

知识点：行空板 K10 猫狗脸检测

一、基础硬件与底层原理
1. 硬件支撑
行空板 K10 搭载ESP32-S3 主控，内置专用 NPU 硬件 AI 加速器，搭配板载 200 万像素前置摄像头，无需外接模块、无需联网，本地离线运行猫狗检测算法，纯边缘端计算，无网络延迟、不消耗流量。
配套输出外设：2.8 寸彩色 LCD（实时显示摄像头画面 + 识别框）、RGB 氛围灯、A/B 物理按键、TF 卡存储（可抓拍宠物照片）、扬声器。

2. 算法定位
猫狗检测是 K10 内置四大原生视觉 AI 模型之一，其余三种：人脸检测、移动检测、二维码识别。
识别目标：画面内猫、狗的脸部区域均可识别；
区分逻辑：仅检测宠物脸部存在，无法区分具体品种、无法给猫狗分配独立 ID（和人脸录入识别有本质区别）；
运行要求：设备竖直放置（Type-C 接口朝上），横屏摆放会大幅降低识别成功率，甚至完全检测不到目标。

二、猫狗检测完整核心功能
1. 实时画面框选可视化
检测到猫 / 狗脸部时，屏幕摄像头画面会自动叠加绿色矩形识别框圈出宠物脸，直观展示识别区域；移动检测、二维码模式无识别框，仅人脸、猫狗检测支持框选标记。

2. 完整宠物面部数据读取
检测到猫狗后，可实时读取宠物脸全部坐标与尺寸参数，图形化 / 代码均可调用：
基础尺寸：脸部宽度 Width、高度 Length；
坐标信息：脸部中心点 X、中心点 Y；
五官关键点：左眼 XY、右眼 XY、鼻子 XY、左右嘴角 XY。
可基于坐标实现跟随效果、屏幕贴纸、灯光跟随等交互。

3. 状态判断接口
提供专用判断函数，快速判定画面是否存在猫狗：
Mind + 图形化：「是否检测到猫狗」积木，返回布尔值；
Arduino C 代码：ai.isDetectContent(AIRecognition::Cat)；
MicroPython：data['cat_flag']，1 = 检测到猫狗，0 = 无目标。

4. 可联动全板载外设做交互
检测触发后可联动所有硬件开发趣味项目：
RGB 彩灯：检测到宠物自动亮对应颜色呼吸灯、闪烁倒计时；
自动抓拍：识别稳定 2 秒自动拍照存入 TF 卡，实现宠物自动相机；
语音播报：检测到猫狗喇叭播放 “发现小猫 / 小狗”；
屏幕交互：显示宠物坐标、弹窗提示、叠加卡通贴纸；
物联网：WiFi 上传宠物到访记录到上位机 / 小程序。

狗脸检测的几张案例图片

【花雕动手做】行空板 K10 系列实验之猫狗脸检测的将狗脸相关数据显示在屏幕上
实验开源代码

// 引入行空板K10硬件综合驱动库，封装屏幕、画布、摄像头、RGB、按键等所有外设接口
#include "unihiker_k10.h"
// 引入离线AI视觉库，提供人脸、猫狗检测、目标坐标读取、AI模式切换功能
#include "AIRecognition.h"

// ===================== 全局硬件对象实例化 =====================
// 行空板K10主控全局对象，所有屏幕、摄像头、画布操作均通过该对象调用
UNIHIKER_K10  k10;
// 屏幕旋转参数：2=正向竖直显示，适配猫狗检测识别要求，0/1/2/3可切换画面翻转
uint8_t       screen_dir=2;
// AI视觉专用对象，负责初始化NPU、切换识别模式、读取猫狗检测数据
AIRecognition ai;

/**
 * @brief 上电初始化函数，板子通电/复位仅执行一次
 * 功能：初始化硬件、开启AI、切换为猫狗检测模式、打开摄像头画面
 */
void setup() {
        k10.begin();                // 初始化主板底层总线、IO、供电等全部硬件外设
        k10.initScreen(screen_dir); // 根据screen_dir参数初始化LCD显示屏驱动
        ai.initAi();                // 启动ESP32-S3内置NPU AI硬件加速器，加载视觉推理模型
        k10.initBgCamerImage();     // 初始化摄像头后台画面渲染功能，支持摄像头画面投屏到屏幕
        k10.setBgCamerImage(false); // 初始化阶段临时关闭摄像头画面，避免画面干扰初始化流程
        k10.creatCanvas();          // 创建绘图缓存画布，绘图先存入缓存再统一刷新，消除屏幕闪烁
        ai.switchAiMode(ai.NoMode); // 临时切换AI为无识别模式，清空上一轮残留AI模型，防止模式冲突
        k10.setScreenBackground(0x000000); // 设置屏幕默认背景为纯黑色
        k10.setBgCamerImage(true);  // 开启摄像头实时画面投屏，屏幕持续显示镜头取景画面
        ai.switchAiMode(ai.Cat);    // 切换AI工作模式为【猫狗脸部检测】，开启宠物识别算法
        k10.canvas->updateCanvas(); // 刷新画布缓存，将初始化画面输出到LCD屏幕
}

/**
 * @brief 主循环函数，上电后无限循环执行
 * 逻辑：检测画面是否存在猫狗，存在则打印宠物脸部长宽、中心XY坐标；无宠物则屏幕无文字更新
 * delay(1000) 1秒刷新一次数据，降低屏幕刷新频率，减少硬件占用
 */
void loop() {
        // 判断AI是否检测到猫/狗脸部：true=画面存在猫狗，false=无宠物
        if (ai.isDetectContent(AIRecognition::Cat)) {
                // 清空画布原有文字，防止文字重叠堆积
                k10.canvas->canvasClear();

                // 读取宠物脸部高度Length，拼接文字显示在画布第6行，白色字体0xFFFFFF
                k10.canvas->canvasText((String("      狗脸长：") + String(ai.getCatData(AIRecognition::Length))), 6, 0xFFFFFF);
                // 读取宠物脸部宽度Width，画布第7行，浅粉色字体0xFFCCCC
                k10.canvas->canvasText((String("      狗脸宽：") + String(ai.getCatData(AIRecognition::Width))), 7, 0xFFCCCC);
                // 读取宠物脸部中心点X坐标，画布第8行，浅蓝字体0xCCCCFF
                k10.canvas->canvasText((String("狗脸中心坐标X：") + String(ai.getCatData(AIRecognition::CenterX))), 8, 0xCCCCFF);
                // 读取宠物脸部中心点Y坐标，画布第9行，浅绿字体0x99FF99
                k10.canvas->canvasText((String("狗脸中心坐标Y：") + String(ai.getCatData(AIRecognition::CenterY))), 9, 0x99FF99);

                // 将画布上所有文字刷新输出到实体LCD屏幕
                k10.canvas->updateCanvas();
        }
        // 延时1000毫秒(1秒)，降低AI读取与屏幕刷新频率，减轻板子运算压力
        delay(1000);
}
复制代码

行空板 K10 狗脸检测代码解读

一、头文件与硬件对象区

#include "unihiker_k10.h"

#include "AIRecognition.h"

unihiker_k10.h：行空板 K10 硬件总库，提供屏幕、画布、摄像头、背景画面、RGB 等全部外设操作接口；

AIRecognition.h：板载离线 AI 库，负责 NPU 初始化、AI 模式切换、猫狗 / 人脸检测、坐标尺寸数据读取。



UNIHIKER_K10  k10;

uint8_t       screen_dir=2;

AIRecognition ai;
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k10：全局主控对象，所有屏幕、绘图、摄像头操作都依靠这个对象；
screen_dir=2：屏幕正向竖直显示，猫狗检测必须竖屏，横屏识别率大幅下降；
ai：AI 视觉专用对象，专门处理猫狗检测相关逻辑。

二、setup () 上电初始化（仅运行 1 次）

void setup() {

        k10.begin();                // 初始化主板底层硬件、IO、供电、通信总线

        k10.initScreen(screen_dir); // 初始化显示屏，设置屏幕旋转方向

        ai.initAi();                // 开启ESP32-S3内置NPU AI加速器，加载视觉算法模型

        k10.initBgCamerImage();     // 初始化摄像头后台投屏功能，让屏幕可以实时显示摄像头画面

        k10.setBgCamerImage(false); // 初始化阶段临时关闭摄像头画面，避免画面干扰初始化流程

        k10.creatCanvas();          // 创建绘图缓存画布，绘图先存缓存再统一刷新，消除屏幕闪烁

        ai.switchAiMode(ai.NoMode); // 先清空上一轮AI运行模式，防止多模式冲突、死机

        k10.setScreenBackground(0x000000); // 设置屏幕底层背景为纯黑色

        k10.setBgCamerImage(true);  // 打开摄像头实时画面投屏，屏幕持续显示镜头画面

        ai.switchAiMode(ai.Cat);    // 切换AI算法为【猫狗脸部检测】，启动宠物识别

        k10.canvas->updateCanvas(); // 刷新画布，把初始化画面输出到LCD屏幕

}
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执行顺序：硬件初始化 → AI 初始化 → 画布 / 摄像头初始化 → 清空旧 AI 模式 → 开启摄像头画面 → 切换猫狗检测 AI 模式。

三、loop () 主循环（无限重复执行，核心识别逻辑）

void loop() {

        // 判断摄像头画面里是否检测到猫/狗脸部

        if (ai.isDetectContent(AIRecognition::Cat)) {

                // 读取并打印宠物脸部纵向高度，显示在画布第6行，白色文字

                k10.canvas->canvasText((String("      狗脸长：") + String(ai.getCatData(AIRecognition::Length))), 6, 0xFFFFFF);

                // 读取宠物脸部横向宽度，第7行浅粉色文字

                k10.canvas->canvasText((String("      狗脸宽：") + String(ai.getCatData(AIRecognition::Width))), 7, 0xFFCCCC);

                // 宠物脸部中心点X坐标，第8行浅蓝文字

                k10.canvas->canvasText((String("狗脸中心坐标X：") + String(ai.getCatData(AIRecognition::CenterX))), 8, 0xCCCCFF);

                // 宠物脸部中心点Y坐标，第9行浅绿色文字

                k10.canvas->canvasText((String("狗脸中心坐标Y：") + String(ai.getCatData(AIRecognition::CenterY))), 9, 0x99FF99);

                // 将画布文字刷新到实体屏幕

                k10.canvas->updateCanvas();

        }

        delay(1000); // 延时1秒，降低刷新频率，减轻板子运算压力

}
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1. 核心 AI 判断函数
ai.isDetectContent(AIRecognition::Cat)
返回 true：画面内识别到猫或者狗的脸部；
返回 false：无宠物，不执行文字绘制逻辑，屏幕只显示摄像头画面。

2. 数据读取函数 ai.getCatData() 说明
专门读取猫狗脸部检测数据，仅猫狗模式可用：
AIRecognition::Length：宠物脸纵向长度；
AIRecognition::Width：宠物脸横向宽度；
AIRecognition::CenterX：脸部中心横向坐标；
AIRecognition::CenterY：脸部中心纵向坐标。

3. canvasText 参数说明
格式：canvasText(显示文本, 行数, 字体颜色)
程序固定把 4 组数据分别打印在第 6、7、8、9 行，每行使用不同颜色区分数据。

4. delay (1000) 作用
每 1 秒刷新一次检测数据，减少频繁读取 AI 数据、频繁刷新屏幕带来的性能消耗；
缺点：阻塞式延时，这 1 秒内无法响应按键、灯光等其他操作。

四、代码整体运行流程
板子通电，自动完成硬件、AI、摄像头初始化；
AI 切换为猫狗检测模式，屏幕实时显示摄像头取景画面；
镜头出现猫 / 狗脸部：屏幕打印宠物脸长宽、中心 XY 坐标；
镜头无宠物：只显示摄像头画面，无任何文字；
每隔 1 秒循环检测一次画面。

五、使用注意事项
设备必须竖直摆放，横屏会大幅降低猫狗识别成功率；
环境光线充足，逆光、昏暗环境识别不稳定；
宠物脸部占画面 1/6~1/2 识别效果最好，太远、太近检测不到；
不要在 loop 里频繁调用ai.switchAiMode()切换 AI 模式，容易黑屏、设备重启。

Mind+图形编程

实验场景图与视频记录