CanMV K230自动驾驶入门实战：从环境搭建到第一个AI模型部署

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CanMV K230 是一款面向边缘计算和 AI 应用的开发板，特别适合自动驾驶领域的入门开发者。它搭载了高性能的 AI 加速器，能够实时处理图像和传感器数据，非常适合用于目标检测、车道识别等自动驾驶基础任务。

K230 的主要优势包括：

低功耗设计，适合车载环境
支持主流 AI 框架（如 TensorFlow Lite、ONNX）
丰富的接口，方便连接摄像头和各类传感器
性价比高，适合个人开发者和教育用途

CanMV K230 开发板
5V 电源适配器
USB Type- C 数据线
摄像头模块（推荐使用 OV2640）
可选：显示器、键盘鼠标（通过 USB Hub 连接）

下载并安装 K230 开发工具链（可从官网获取）
安装 Python 3.8+ 环境
安装必要的 Python 库：

pip install numpy opencv-python onnxruntime

下载 K230 SDK 和示例代码

我们以 YOLOv5s（目标检测模型）为例，展示如何部署到 K230。

下载预训练的 YOLOv5s.onnx 模型
使用 K230 提供的模型转换工具：

./kmodel_convert -i yolov5s.onnx -o yolov5s.kmodel

将转换后的.kmodel 文件拷贝到开发板

import cv2
import numpy as np
from maix import nn, camera, image

# 加载模型
model = nn.load("/root/yolov5s.kmodel")

# 初始化摄像头
camera.init()

while True:
    # 捕获图像
    img = camera.read()

    # 预处理
    img = cv2.resize(img, (640, 640))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)

    # 推理
    outputs = model.forward(img)

    # 后处理（检测框解析）boxes = parse_output(outputs)

    # 显示结果
    for box in boxes:
        cv2.rectangle(img, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0,255,0), 2)

    cv2.imshow("Detection", img)
    if cv2.waitKey(1) == 27:  # ESC 退出
        break

camera.deinit()