一、相关知识点
1、HUSKYLENS 2（二哈识图2）是DFRobot推出的新一代AI视觉传感器，搭载6TOPS算力的Kendryte K230双核RISC-V芯片，集成1GB LPDDR4内存与8GB存储，支持人脸识别、物体检测、姿态估计等20余种预置AI模型，同时允许用户通过自训练模型部署实现定制化识别
。其硬件配置包括200万像素摄像头、2.4英寸触摸屏、可更换镜头模组（支持显微/夜视）及RGB补光灯，搭配UART/I2C接口可无缝连接Arduino、树莓派等开发板，实现实时图传与多模态交互。内置MCP服务打通本地视觉与大模型能力，例如识别午餐图片后可生成膳食建议，而模型广场提供车牌识别、跌倒检测等垂直领域即用型方案。作为教育利器，它已融入《中小学人工智能通识教育指南》课程体系，通过Mind+图形化编程工具降低AI开发门槛，助力创客教育与STEAM实践。

2、行空板 K10 是一款专为中小学信息科技教学和创客项目设计的国产 AIoT 开发板，以 ESP32-S3 为核心，高度集成 2.8 英寸全彩 LCD 屏、摄像头、双麦扬声器、WiFi 蓝牙模块及温湿度、光线、加速度等多种传感器，无需额外配件即可实现离线语音识别（支持 200 词库）、人脸识别、二维码读取、物联网联动等功能，支持 Mind + 图形化编程与 MicroPython 代码编程，兼顾入门便捷性与功能扩展性，丰富的扩展接口还能连接外部传感器、执行器，轻松落地 AI、物联网类创意项目，是编程学习与科创实践的高性价比选择。

3、Mind + 是 DFRobot 旗下蘑菇云科创教育团队研发的、拥有自主知识产权的国产青少年编程软件，它兼容 Scratch3.0，既支持零基础学习者拖拽图形化积木编程，也能切换至 Python/C/C++ 代码编程，且积木可自动转换为对应代码助力进阶学习，同时适配行空板M10\ K10、Arduino、micro:bit 等众多主流开源硬件与上百种电子模块，集成图像识别、语音识别等 AI 功能及物联网开发能力，还搭配实时交互、程序烧录脱机运行等模式与丰富教学案例，适配校内外编程教学、创客项目及竞赛等场景，是兼顾低入门门槛与高拓展性的科创教育工具。

二、硬件连接
准备材料
行空板K10 x 1
HUSKYLENS 2 x 1
USB数据线 x 2
4pin连接线（或杜邦线）x 1

准备一根USB数据线和一根4Pin白色硅胶线。使用USB数据线连接电脑与行空板K10，使用4Pin黑胶先连接行空板K10与HuskyLens 2，再使用额外的USB数据线n连接示意图如下连接HUSKYLENS 2的Type-C接口与电源，为HUSKYLENS 2进行额外供电。接线图可参考下图。

三、光学字符识别（Optical Character Recognition，简称 OCR）是一种图像识别技术，其核心目标是：将印刷或手写文本从图像、扫描件或照片中提取出来，并转换为可编辑的数字文本。光学字符识别是人工智能与图像处理的经典应用之一。它让计算机“看懂文字”，是连接纸质信息与数字世界的关键桥梁。

1、OCR 的基本原理
OCR 的识别过程通常包括以下几个步骤：
图像采集：通过扫描仪、摄像头或文件获取含有文字的图像。
图像预处理：去除噪声、校正倾斜、增强对比度，提高识别准确率。
文字定位：识别图像中哪些区域包含文字。
字分割：将整段文字拆分为单个字符。
字符识别：通过模式匹配或深度学习模型识别每个字符。
文本输出：将识别结果转换为可编辑的文本格式，如 TXT、DOC、PDF。

2、OCR 能识别哪些内容？

3、应用场景举例
扫描纸质文档并转为电子档
发票、收据自动录入系统
手机拍照识别文字（如翻译、搜索）
银行、政府机构的档案数字化
车牌识别系统中的字符提取
教育实验中的图像识别训练

4、相关场景

四、在光学字符识别功能下，HUSKYLENS 2 可识别并框出视野内文字块出现的区域，并将识别到的文字显示在屏幕上，可使用以下示例程序，统计画面中可识别文字块的总数、获取画面中离十字光标最近的文字块相关数据，可以读取的数据有：文字块的ID 、名称、内容、中心点X坐标和Y坐标、文字块宽度和高度。

1、实际测试的几个范本

2、测试实验代码

/*【花雕动手做】HUSKYLENS 2 AI视觉传感器之识别文字输出相关数据
 * MindPlus
 * esp32s3bit
 */

#include "unihiker_k10.h"          // 引入UniHiker开发板库，提供显示屏控制接口
#include "DFRobot_HuskylensV2.h"   // 引入HUSKYLENS AI视觉传感器库，封装OCR识别算法

// 创建全局对象实例
HuskylensV2  huskylens;           // HUSKYLENS视觉传感器对象，负责图像采集和文字识别
UNIHIKER_K10 k10;                 // UniHiker开发板对象，控制TFT显示屏和用户交互
uint8_t      screen_dir=2;        // 屏幕显示方向参数（2通常表示横向显示模式）


// 系统初始化函数 - 在设备上电时执行一次
void setup() {
	k10.begin();                    // 初始化UniHiker开发板基础硬件（GPIO、时钟、外设）
	Wire.begin();                   // 初始化I2C通信总线，默认引脚SDA=8, SCL=9
	
	// HUSKYLENS传感器初始化重试循环
	// 确保视觉传感器连接稳定并完成自检
	while (!huskylens.begin(Wire)) {
		delay(100);                 // 等待100ms后重试，避免I2C总线竞争
	}
	
	k10.initScreen(screen_dir);     // 按照指定方向初始化LCD显示屏驱动
	k10.creatCanvas();              // 创建图形画布缓冲区，实现双缓冲显示机制
	
	// 设置HUSKYLENS算法模式为光学字符识别(OCR)
	// OCR技术将图像中的文字区域检测并转换为可编辑的文本数据
	huskylens.switchAlgorithm(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION);
	
	// 在屏幕第一行显示系统标题
	k10.canvas->canvasText("识别文字数据", 1, 0x0000FF);  // 蓝色标题，第1行
}

// 主循环函数 - 持续执行文字识别和数据显示
void loop() {
	// 触发HUSKYLENS执行OCR识别算法并获取结果
	// 内部流程：图像采集 → 文本区域检测 → 字符分割 → 字符识别 → 结果输出
	huskylens.getResult(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION);
	
	// 检查是否有新的文字识别结果可用
	if ((huskylens.available(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION))) {
		// === 显示画面中心区域的文字块ID ===
		// getCachedCenterResult优先获取视觉焦点区域的文字块信息
		k10.canvas->canvasText((String("靠中心的文字ID: ") + 
			String((RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION), Result, ID)))), 
			3, 0xFF0000);  // 第3行，红色文字，突出显示中心目标ID
		
		// === 显示检测到的文字块总数 ===
		// 反映当前画面中识别到的独立文字区域数量
		k10.canvas->canvasText((String("文字块总数: ") + 
			String((huskylens.getCachedResultNum(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION)))), 
			4, 0xFF0000);  // 第4行，红色文字，环境统计信息
		
		// === 显示中心文字块的内容标签 ===
		k10.canvas->canvasText("靠中心的文字内容: ", 5, 0xFF0000);  // 第5行，红色标签
		
		// === 显示中心文字块识别的具体文本内容 ===
		// RET_ITEM_STR宏提取识别出的原始文本字符串
		k10.canvas->canvasText((RET_ITEM_STR(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION), Result, content)), 
			6, 0xFF0000);  // 第6行，红色显示识别出的文字内容
		
		// === 显示文字块尺寸信息标签 ===
		k10.canvas->canvasText("靠中心的文字块", 7, 0xFF0000);  // 第7行，红色标签
		
		// === 显示文字块的宽度和高度尺寸 ===
		// 注意：代码中显示的是width和height，但描述为"中心坐标"，存在描述歧义
		k10.canvas->canvasText((String("的中心坐标: ") + 
			String((String((RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION), Result, width))) + 
			String((String("，") + 
			String((RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION), Result, height)))))))), 
			8, 0xFF0000);  // 第8行，红色显示尺寸信息
		
		// === 显示文字块中心坐标标签 ===
		k10.canvas->canvasText("靠中心的文字块", 9, 0xFF0000);  // 第9行，红色标签
		
		// === 显示文字块的中心点坐标(xCenter, yCenter) ===
		// 注意：代码中显示的是xCenter和yCenter，但描述为"宽高"，存在描述歧义
		k10.canvas->canvasText((String("的宽高：") + 
			String((String((RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION), Result, xCenter))) + 
			String((String("，") + 
			String((RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION), Result, yCenter)))))))), 
			10, 0xFF0000);  // 第10行，红色显示坐标信息
	}
	
	// 更新画布显示：将内存缓冲区中的图形数据一次性刷新到物理屏幕
	// 采用双缓冲技术避免屏幕闪烁和撕裂现象
	k10.canvas->updateCanvas();
	
	// 控制循环频率：50ms延迟对应20Hz刷新率
	// 平衡识别实时性、处理负载和功耗
	delay(50);
}

3、代码解读：

系统架构与核心技术栈

1. 硬件系统架构

2. OCR技术实现层次
   text
   应用层: 文字识别结果显示系统
   ↓
   算法层: HUSKYLENS固件(集成OCR引擎)
   ↓ ├── 文本检测(CTPN/EAST)
   驱动层: I2C通信协议 + 屏幕驱动 ├── 文字识别(CRNN/Attention)
   ↓ └── 文本后处理
   硬件层: 摄像头 + AI芯片 + 显示屏

代码执行流程深度分析

1. 初始化阶段技术细节
   cpp

void setup() {
    k10.begin();                    // 初始化GPIO、SPI、定时器等底层硬件
    Wire.begin();                   // 初始化I2C，400kHz通信速率
    
    // 传感器握手协议
    while (!huskylens.begin(Wire)) {
        delay(100);                 // 采用简单的线性退避策略
    }
    
    k10.initScreen(screen_dir);     // 配置LCD控制器初始化序列
    k10.creatCanvas();              // 分配显存缓冲区(双缓冲)
    
    // 切换至OCR算法模式
    huskylens.switchAlgorithm(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION);
}

关键技术点：
硬件抽象层：通过对象封装底层硬件操作细节
通信可靠性：I2C连接的重试机制确保系统稳定性
显示优化：双缓冲技术避免屏幕撕裂

2. 主循环实时处理流水线
   cpp

void loop() {
    // 阶段1: 数据采集与处理
    huskylens.getResult(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION);
    
    // 阶段2: 状态检查与条件执行
    if (huskylens.available(ALGORITHM_OCR_RECOGNITION)) {
        // 阶段3: 信息提取与可视化
        processAndDisplayOCRResults();
    }
    
    // 阶段4: 显示输出
    k10.canvas->updateCanvas();
    delay(50);  // 时序控制
}

OCR数据结构与信息提取

1. HUSKYLENS返回的数据结构
   cpp

// 推测的OCR结果数据结构
typedef struct {
    uint16_t ID;           // 文字块唯一标识符
    char content[256];     // 识别出的文本内容
    uint16_t xCenter;      // 文字块中心X坐标
    uint16_t yCenter;      // 文字块中心Y坐标  
    uint16_t width;        // 文字块边界框宽度
    uint16_t height;       // 文字块边界框高度
    float confidence;      // 识别置信度(0-1)
} OCR_Result;

2. 信息提取宏分析
   cpp

// 数值数据提取
RET_ITEM_NUM(result, Result, ID)      // 提取ID数值
RET_ITEM_NUM(result, Result, xCenter) // 提取X坐标
RET_ITEM_NUM(result, Result, yCenter) // 提取Y坐标
RET_ITEM_NUM(result, Result, width)   // 提取宽度
RET_ITEM_NUM(result, Result, height)  // 提取高度

// 字符串数据提取  
RET_ITEM_STR(result, Result, content) // 提取识别文本内容

显示系统架构分析

1. 信息可视化设计
   text
   行1: [系统标题] - 蓝色，固定标识
   行2: (保留行)
   行3: [中心文字块ID] - 红色，目标标识
   行4: [文字块总数] - 红色，环境感知
   行5-6: [文字内容] - 红色，核心识别结果
   行7-8: [文字块尺寸] - 红色，空间信息
   行9-10: [文字块坐标] - 红色，定位信息
2. 颜色编码策略
   0xFF0000 (红色)：全部信息使用红色，突出显示重要性
   0x0000FF (蓝色)：仅标题使用蓝色，建立视觉层次
   设计考量：在文字识别场景中，所有识别信息都具有高重要性，因此统一使用红色强调。

实时性能与优化策略

1. 时序控制分析
   cpp

delay(50); // 20Hz刷新率设计

OCR处理时间：约30-40ms（包含图像采集、预处理、识别）
显示渲染时间：约5-8ms（文本渲染和缓冲区交换）
系统余量：2-5ms（处理波动和通信延迟）

2. 数据处理优化
   cpp

// 条件执行避免不必要的显示更新
if (huskylens.available(...)) {
    // 只在有新识别结果时更新显示
    // 减少字符串拼接和内存分配操作
}

OCR技术特性分析

1. 文字识别技术栈
   HUSKYLENS OCR可能采用的流程：

text
图像输入 → 文本检测(找出文字区域) → 文本识别(字符级分类) → 后处理
↓ ↓ ↓ ↓
RGB图像 bounding box 字符序列 语言模型校验
2. 识别能力特性
多语言支持：可能支持中文、英文、数字混合识别
字体适应性：对印刷体、手写体有一定适应能力
光照鲁棒性：内置图像预处理增强不同光照条件下的识别率
多文本块处理：能够同时识别画面中的多个文字区域

4、测试实验MInd+图形编程

5、实验场景图