如何运用K210实现双二维码识别并将二维码数据分别存储于单独数组中

<think>好的，用户现在的问题是如何使用K210芯片实现双二维码识别，并将每个二维码的数据存储到单独的数组中。我需要结合之前的对话和新的引用内容来给出解决方案。首先，回顾之前的回答，用户已经知道如何检测多个二维码并绘制框选。现在需要将数据分别存储到单独数组，这可能涉及到每个二维码的数据结构，比如坐标、内容等。用户提供的引用[1]提到使用元组通过串口发送数据，包括帧头、数据和帧尾。这可能对数据传输有帮助，但当前问题更关注数据存储。不过，引用中的数据结构设计（如classid,cx,cy）可以借鉴，可能需要为每个二维码定义类似的结构。接下来，我需要思考如何将检测到的每个二维码的数据分别存入数组。根据K210的MaixPy文档，img.find_qrcodes()返回的是包含所有二维码对象的列表。每个对象有payload()、x()、y()等方法。因此，遍历这个列表，将每个对象的payload和其他信息存入不同的数组即可。需要考虑的问题包括：如何确保数组对应正确，如何处理动态数量的二维码，以及可能的性能问题。比如，用户可能希望最多处理两个二维码，但代码可能需要处理任意数量，但只保留前两个。另外，用户可能需要示例代码来展示如何创建数组并存储数据。在之前的回答中，代码示例已经遍历了codes，并绘制了矩形。现在需要添加两个数组，比如qr_data1和qr_data2，并在循环中根据索引存储到对应的数组。同时，需要确保数据存储的同步，比如在每次循环开始时清空数组，或者在检测到两个二维码后停止处理。这可能需要条件判断，比如只处理前两个检测到的二维码。 可能还需要考虑数据结构的定义，比如是否存储payload、坐标、尺寸等信息。用户可能希望每个数组包含这些信息，因此可以使用字典或元组来组织数据。最后，需要验证代码的正确性，比如通过串口输出或LCD显示数组内容，确保数据正确存储。此外，可能需要处理二维码数量不足两个的情况，避免数组越界或残留数据。总结步骤： 1.初始化两个数组（或列表）来存储两个二维码的数据。 2.在检测到二维码后，遍历列表，将前两个二维码的数据分别存入数组。3.确保处理过程中不超过数组容量，处理索引越界的情况。4.可能需要添加同步机制，如每次循环重置数组，避免旧数据残留。 5.提供示例代码，展示如何存储和访问数据。6.考虑性能优化，如限制处理的最大二维码数量为两个，减少资源消耗。</think>### 如何用K210实现双二维码识别及数据分储 #### 一、实现原理 1. **双码检测**：通过`img.find_qrcodes()`获取所有二维码对象列表，筛选前两个有效结果 2. **数据分储**：为每个二维码创建独立数组存储核心数据： - 内容：`payload` - 位置：中心坐标$(cx, cy) = (x + w/2, y + h/2)$ - 尺寸：$(w, h)$ 3. **数据结构**：使用字典或元组组织单个二维码信息，例如： ```python qr_data = { "content": str, "position": (float, float), "size": (int, int) } ``` #### 二、代码实现 ```python import sensor, image, lcd # 初始化硬件 lcd.init() sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.run(1) qr_array1 = [] # 存储第一个二维码数据 qr_array2 = [] # 存储第二个二维码数据 while True: img = sensor.snapshot() codes = img.find_qrcodes() # 清空旧数据 qr_array1.clear() qr_array2.clear() if len(codes) >= 1: # 处理第一个二维码 code = codes[0] cx = code.x() + code.w()/2 cy = code.y() + code.h()/2 qr_array1.append({ "content": code.payload(), "position": (cx, cy), "size": (code.w(), code.h()) }) img.draw_rectangle(code.x(), code.y(), code.w(), code.h(), color=(255,0,0)) if len(codes) >= 2: # 处理第二个二维码 code = codes[1] cx = code.x() + code.w()/2 cy = code.y() + code.h()/2 qr_array2.append({ "content": code.payload(), "position": (cx, cy), "size": (code.w(), code.h()) }) img.draw_rectangle(code.x(), code.y(), code.w(), code.h(), color=(0,0,255)) lcd.display(img) ``` #### 三、关键配置 1. **数据同步**：每次循环开始时清空数组，避免数据残留[^1] 2. **坐标计算**：中心点坐标通过公式$cx = x + \frac{w}{2}$计算，确保定位精度 3. **容量控制**：通过`len(codes) >= N`判断二维码数量，避免索引越界 #### 四、性能优化 | 方法 | 效果 | |------|------| | `sensor.set_auto_gain(False)` | 禁用自动增益提升识别稳定性 | | `sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)` | 降低分辨率至$160 \times 120$提升帧率 | | `img.lens_corr(1.8)` | 校正镜头畸变(需根据实际镜头调整参数) | #### 五、验证方法 1. **LCD显示验证**：在矩形框上方叠加数组索引标识 ```python img.draw_string(code.x(), code.y()-15, "QR1" if i==0 else "QR2", color=(255,255,0)) ``` 2. **串口输出验证**：通过UART发送数组内容 ```python print("QR1:", qr_array1, "\nQR2:", qr_array2) ``` ---