【K210视觉模块】内存报错问题

博客主要讲述了正常打开CanMV IDE连接运行测试时出现的报错,包括模型缓冲区内存分配失败、超出正常MicroPython堆内存等问题。并给出了解决方法,即重新烧录固件库,具体步骤为格式化SD卡,然后下载并导入固件库文件,最后开始下载。

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一、正常的打开CanMV IDE 连接 运行测试多次,出现如下报错

报错1:Memory Error: 模型缓冲区内存分配失败

在这里插入图片描述

报错2:MemoryError:超出正常MicroPython堆内存!请降低您正在运行此算法的图像的分辨率以绕过此问题!

在这里插入图片描述

二、解决方法

重新烧录固件库

1. 将SD卡进行格式化

这里的分配单元大小,要选32K,亲测其它的 还是会有问题。

在这里插入图片描述

2.重新烧录固件库

①下载好,导入固件库文件

在这里插入图片描述

②开始下载

在这里插入图片描述*

### 关于K210视觉模块编程的相关信息 #### 配置串口通信 对于初次接触K210视觉识别模块的学习者来说,了解如何配置并使用其串口显得尤为重要。这不仅有助于理解设备的基础操作方式,也为后续更复杂的项目打下坚实基础[^1]。 ```python import utime as time from machine import UART uart = UART(UART.UART1, baudrate=115200, bits=8, parity=None, stop=1) def send_data(data): uart.write(data) def receive_data(): if uart.any() > 0: return uart.read() else: return None send_data(b'Hello K210') time.sleep(0.1) # 等待接收响应 response = receive_data() if response is not None: print('Received:', str(response)) else: print('No data received.') ``` 这段Python代码展示了如何初始化UART对象用于设置波特率和其他参数,并定义了发送和接收函数以便与外部设备交换信息。 #### 实现人脸检测功能 为了快速入门K210的人脸检测能力,可以利用预训练模型简化开发流程。通过打包特定目录下的`.kmodel`文件与其他必要资源形成`.kfpkg`格式的固件包,便于部署至目标硬件平台执行相应的图像处理任务[^3]。 ```bash # 假定当前工作目录位于face_model_at_0x300000/ zip face_detection.kfpkg kmodel flash-list.json ``` 上述命令行脚本说明了创建一个名为`face_detection.kfpkg`的压缩包的过程,其中包含了运行人脸识别所需的关键组件——机器学习模型及其对应的闪存映射描述符。 #### 多线程多模型并发处理 当涉及到更为复杂的应用场景时,比如同时加载多个神经网络模型来进行不同类型的物体分类或特征提取,则可能需要用到多线程技术提高效率。值得注意的是,在实际应用过程中可能会遇到诸如性能波动等问题,此时应当考虑优化算法结构或是增加样本数量以改善最终的效果稳定性[^4]。 ```c #include <pthread.h> // ...其他必要的头文件... void *thread_function(void *arg){ // 各自独立的任务逻辑... } int main(){ pthread_t thread_id; int ret; /* 创建新线程 */ ret = pthread_create(&thread_id, NULL, thread_function, (void *)NULL); if(ret != 0){ printf("Create pthread error!\n"); exit(-1); } /* 主线程继续做自己的事情 */ /* 等待子线程结束 */ pthread_join(thread_id, NULL); return 0; } ``` 此C语言片段提供了一个简单的例子来展示怎样在一个应用程序内部开启新的线程去异步完成某些耗时较长的操作,从而避免阻塞主线程的工作流。
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