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MaixPy, 让 AIOT 更简单～

Maixpy 的目的是让 AIOT 编程更简单， 基于 Micropython 语法, 运行在一款有着便宜价格的高性能 AIOT 芯片 K210 上.

利用 MaixPy 可以做很多事情,具体参考 这里

K210 简介 :

• 拥有硬件加速的 AI 图像识别
• 带硬件浮点运算的双核处理器
• 8MB(6MB+2MB) 内存
• 16MB 外置 Flash
• 芯片 CPU 最高可达 800MHz 主频 (开发板支持最高主频具体看开发板介绍, 通常400MHz)
• 麦克风阵列支持（8个麦克风）
• 硬件 AES SHA256 支持
• FPIOA (每个外设可以映射到任意引脚)
• 外设: I2C, SPI, I2S, WDT, TIMER, RTC, UART, GPIO 等等

简单易懂的代码

寻找 I2C 设备:

from machine import I2C

i2c = I2C(I2C.I2C0, freq=100000, scl=28, sda=29)
devices = i2c.scan()
print(devices)

拍照:

import sensor
import image
import lcd

lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
while True:
    img=sensor.snapshot()
    lcd.display(img)

使用 AI 模型进行物体识别:

import KPU as kpu
import sensor

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing((224, 224))

model = kpu.load("/sd/mobilenet.kmodel")  # 加载模型
while(True):
    img = sensor.snapshot()               # 从摄像头采集照片
    out = kpu.forward(task, img)[:]       # 推理，获得 one-hot 输出
    print(max(out))                       # 打印最大概率的物体ID

具体的使用方法请阅读教程后尝试

固件发布

发布版本固件： 固件发布页面

最新提交（开发中）的固件: master 分支的固件

文档

查看 maixpy.sipeed.com

例示代码

MaixPy_scripts

从源码构建自己的固件

参考 构建文档

旧的构建版本请见 historic 分支 （不再维护，仅仅为了保留提交记录）

使用在线编译工具定制固件

到Maixhub.com使用在线编译定制自己需要的功能

Maixhub 模型平台

到 [Maixhub.com] 获取更多模型和训练自己的模型

开源协议

查看 LICENSE 文件

其它： 使用本仓库作为 SDK 用 C 语言开发

本仓库除了作为 MaixPy 工程的源码存在以外， 由于MaixPy作为一个组件存在， 可以配置为不参与编译， 所以也可以作为 C SDK 来进行开发， 使用方法见 构建文档, 可以从编译下载projects/hello_world开始

大致上编译下载过程如下：

wget http://dl.cdn.sipeed.com/kendryte-toolchain-ubuntu-amd64-8.2.0-20190409.tar.xz
sudo tar -Jxvf kendryte-toolchain-ubuntu-amd64-8.2.0-20190409.tar.xz -C /opt
cd projects/hello_world
python3 project.py menuconfig
python3 project.py build
python3 project.py flash -B dan -b 1500000 -p /dev/ttyUSB0 -t