# ext2-py-SEN0638

**Repository Path**: mind-plus/ext2-py-SEN0638

## Basic Information

- **Project Name**: ext2-py-SEN0638
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-09-13
- **Last Updated**: 2026-11-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: MindPlus-Ext2

## README

# HUSKYLENS 2 AI摄像头

![cover](extension/public/cover.png)

`huskylens` 是一个适用于 Mind+ V2 Python积木模式的扩展（二哈识图 2，提供了人脸识别、目标检测、颜色识别等多种AI视觉功能）。
当前本地构建版本为 0.2.4，共提供 213 个积木，使用 pinpong 的 I2C/UART 通信。

## 本次同步与调试

官方驱动来自 `DFRobot/DFRobot_HuskylensV2` 的 `master`，提交 `7f3b992`。`extension/public/libraries/dfrobot_huskylensv2.py` 在该版本基础上将 `ID`、`maxID` 改为无符号 8 位字段，支持 0～255。Mind+ 的补充功能位于 `mindplus_huskylensv2.py`，后续可分别维护。[官方 pinpong 驱动](https://github.com/DFRobot/DFRobot_HuskylensV2/tree/master/python/pinpong)

- 自训练模型按图像分类、目标检测、实例分割排列在同一个二级菜单，统一使用“模型”描述。
- 新增自训练图像分类 6 个积木和实例分割 11 个积木，与现有目标检测积木共用结果缓存接口。
- 所选内置算法的结果菜单在“名称”后增加识别置信度，直接输出浮点 `conf`。颜色识别、自学习分类、车牌、OCR、巡线、标签、二维码、条形码以及自训练模型菜单按 C 版范围保留原有选项。
- 修复多模型空槽和单模型处理、空缓存及负序号访问、二维码误用标签算法、生成器 `Generator` 大小写、重复读取结果及条件表达式的优先级问题。

新增自训练模型积木、分组标题及置信度菜单提供简体中文、英文、繁体中文、日文、韩文、西班牙文、巴西葡萄牙文和法文资源。自训练模型中的既有目标检测积木同步统一各语言的术语和句式。

运行环境需要 pinpong。Mind+ 将本扩展的两个本地 Python 文件加入运行环境后，通过初始化积木创建摄像头对象。独立运行时可参考官方仓库的 pinpong 示例。当前验证包括构建、生成代码语法和模拟通信测试，I2C/UART 设备交互由实物测试确认。

## 示例程序

本项目尚未提供独立的 Mind+ 示例工程。可在 Mind+ Python积木模式中按以下顺序搭建人脸识别流程。

1. 将 HUSKYLENS 2 的通信协议设置为与接线一致的 I2C 或 UART，连接主板。
2. 执行对应的“HUSKYLENS 2 初始化通讯直到成功”积木。
3. 切换内置模型到人脸识别。
4. 在循环中请求一次人脸识别数据并存入结果。
5. 检测到人脸时，读取靠近中心的人脸 ID、名称或识别置信度。

官方仓库提供 pinpong 的 Python 源码示例，包括人脸识别、手势识别、姿态识别和多模型。独立运行时需按所用主板配置 pinpong 和通信接口。[官方 pinpong 示例](https://github.com/DFRobot/DFRobot_HuskylensV2/tree/master/python/pinpong/examples)

## 支持列表

| 项目 | 范围与验证状态 |
|---|---|
| 软件模式 | Mind+ V2 Python积木模式 |
| 目标硬件 | HUSKYLENS 2 AI摄像头，SKU SEN0638 |
| 主板 | 行空板 M10，当前扩展的实物联调待完成 |
| 通信方式 | pinpong I2C、UART，需与设备协议设置一致 |
| 配置声明 | 当前未设置 supportDevices、supportArch 白名单，具体主板需具备对应 pinpong 通信支持 |
| 已完成的软件验证 | 扩展构建、生成代码语法检查、模拟通信与缓存边界测试 |

## 积木

| 积木类型 | 积木内容 |
|---|---|
| 命令 | HUSKYLENS 2 初始化I2C通讯直到成功 |
| 命令 | HUSKYLENS 2 初始化UART通讯串口[UART]波特率[BAUD]直到成功 |
| 命令 | HUSKYLENS 2 切换内置模型到 [ALGORITHM] |
| 命令 | HUSKYLENS 2切换到多模型模式，加载模型 [Algorithm1] [Algorithm2] [Algorithm3] |
| 数值 | [ALGORITHM]模型 |
| 命令 | 算力配比[NUM1]:[NUM2]:[NUM3] |
| 命令 | 显示文字  颜色[COLOR]大小[SIZE]起点X[X]起点Y[Y]内容[CONTENT] |
| 命令 | 清除文字 |
| 命令 | 绘制新矩形框  颜色[COLOR]线宽[LINE_WIDTH]起点X[X]起点Y[Y]宽[W]高[H] |
| 命令 | 绘制或更新指示框  颜色[COLOR]线宽[LINE_WIDTH]起点X[X]起点Y[Y]宽[W]高[H] |
| 命令 | 清除指示框和矩形框 |
| 数值 | 红色[RED] 绿色[GREEN] 蓝色[BLUE] |
| 命令 | 内置模型[ALGORITHMCENTER]学习画面中心目标 |
| 命令 | 自训练模型[ALGORITHMCENTER]学习画面中心目标 |
| 命令 | 内置模型[ALGORITHMBOX]学习指定框内目标 起点X[X]起点Y[Y]宽[W]高[H] |
| 命令 | 自训练模型[ALGORITHMBOX]学习指定框内目标 起点X[X]起点Y[Y]宽[W]高[H] |
| 命令 | 设置内置模型[ALGORITHMNAME]ID[ID]的名字为[NAME] |
| 命令 | 遗忘内置模型[ALGORITHMFORGET]全部ID |
| 命令 | 遗忘自训练模型[ALGORITHMFORGET]全部ID |
| 命令 | 播放音乐[FILENAME]音量[VOLUME] |
| 命令 | 拍照 |
| 数值 | 拍摄照片名 |
| 命令 | 截屏 |
| 数值 | 截屏照片名 |
| 命令 | 请求一次人脸识别数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到人脸？ |
| 数值 | 靠近中心的人脸 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的人脸总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 张人脸的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的人脸ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的人脸存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的人脸ID总数 |
| 数值 | ID [ID] 的人脸 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]张人脸的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次物体识别数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到识别物体？ |
| 数值 | 靠近中心的物体 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的物体ID总数 |
| 数值 | 第[INDEX]个物体的[PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的物体ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的物体存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的物体ID总数 |
| 数值 | ID [ID] 的物体 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个物体的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次物体追踪数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到追踪物体？ |
| 数值 | 被追踪的物体 [PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次颜色识别数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到色块？ |
| 数值 | 靠近中心的色块 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的色块总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个色块的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的色块ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的色块存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的色块总数 |
| 数值 | ID [ID] 的色块 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个色块的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次物体分类数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到分类物体？ |
| 数值 | 检测到的分类物体总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个分类物体的 [PROPERTY] |
| 数值 | 分类物体的 [PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次自学习分类数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到自学习分类物体？ |
| 数值 | 自学习分类物体的 [PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次实例分割数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到实例？ |
| 数值 | 靠近中心的实例 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的实例总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个实例的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的实例ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的实例存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的实例总数 |
| 数值 | ID [ID] 的实例 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个实例的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次手势识别数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到手势？ |
| 数值 | 靠近中心的手势 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的手势总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个手势的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的手势ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的手势存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的手势总数 |
| 数值 | ID [ID] 的手势 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个手势的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次人体姿态数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到人体？ |
| 数值 | 靠近中心的人体 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的人体总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个人体的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的人体ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的姿态存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的姿态总数 |
| 数值 | ID [ID] 的姿态 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个姿态的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次车牌识别数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到车牌？ |
| 数值 | 靠近中心的车牌 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的车牌总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个车牌的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的车牌ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的车牌存在？ |
| 数值 | ID[ID]的车牌总数 |
| 数值 | ID [ID] 的车牌 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个车牌的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次文字识别数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到文字？ |
| 数值 | 靠近中心的文字 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的文字区域总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个文字区域的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的文字区域ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的文字区域存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的文字区域总数 |
| 数值 | ID [ID] 的文字区域 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个文字区域的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次巡线数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到路线？ |
| 数值 | 当前路线的 [PROPERTY] |
| 数值 | 前方路口分支数量 |
| 数值 | 逆时针第 [INDEX] 条分支路线的 [PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次表情识别数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到表情？ |
| 数值 | 靠近中心的表情 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的表情总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个表情的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的表情ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的表情存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的表情总数 |
| 数值 | ID [ID] 的表情 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个表情的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次注视方向数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到注视方向？ |
| 数值 | 靠近中心的注视方向 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的注视方向总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个注视方向的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的注视方向ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的注视方向存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的注视方向总数 |
| 数值 | ID [ID] 的注视方向 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个注视方向的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次人脸朝向数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到人脸朝向？ |
| 数值 | 靠近中心的人脸朝向 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的人脸朝向总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个人脸朝向的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的人脸朝向ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的人脸朝向存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的人脸朝向总数 |
| 数值 | ID [ID] 的人脸朝向 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个人脸朝向的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次标签识别数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到标签？ |
| 数值 | 靠近中心的标签 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的标签总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个标签的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的标签ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的标签存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的标签总数 |
| 数值 | ID [ID] 的标签 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个标签的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次二维码识别数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到二维码？ |
| 数值 | 靠近中心的二维码 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的二维码总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个二维码的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的二维码ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的二维码存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的二维码总数 |
| 数值 | ID [ID] 的二维码 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个二维码的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次条形码识别数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到条形码？ |
| 数值 | 靠近中心的条形码 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的条形码总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个条形码的 [PROPERTY] |
| 数值 | 已学习的条形码ID总数 |
| 布尔 | ID [ID] 的条形码存在？ |
| 数值 | ID [ID] 的条形码总数 |
| 数值 | ID [ID] 的条形码 [PROPERTY] |
| 数值 | ID [ID] 的第[INDEX]个条形码的[PROPERTY] |
| 命令 | 请求一次跌倒检测数据 存入结果 |
| 布尔 | 检测到跌倒？ |
| 数值 | 靠近中心的跌倒检测 [PROPERTY] |
| 数值 | 检测到的跌倒检测总数 |
| 数值 | 第 [INDEX] 个跌倒检测的 [PROPERTY] |
| 命令 | HUSKYLENS 2切换到模型 [NUM] |
| 命令 | 请求一次模型 [NUM]数据 存入结果 |
| 布尔 | 模型 [NUM] 检测到目标？ |
| 数值 | 模型 [NUM] 靠近中心的目标 [PROPERTY] |
| 数值 | 模型 [NUM] 检测到的目标总数 |
| 数值 | 模型 [NUM] 第 [INDEX] 个目标的 [PROPERTY] |
| 数值 | 模型 [NUM] 已学习的目标ID总数 |
| 布尔 | 模型 [NUM] ID [ID] 的目标存在？ |
| 数值 | 模型 [NUM] ID [ID] 的目标总数 |
| 数值 | 模型 [NUM] ID [ID] 的目标 [PROPERTY] |
| 数值 | 模型 [NUM] ID [ID] 的第 [INDEX] 个目标的 [PROPERTY] |

### 自训练模型-图像分类

| 积木类型 | 积木内容 |
|---|---|
| 命令 | HUSKYLENS 2切换到模型 [NUM] |
| 命令 | 请求一次模型 [NUM]数据 存入结果 |
| 布尔 | 模型 [NUM] 检测到分类图像？ |
| 数值 | 模型 [NUM] 检测到的分类图像总数 |
| 数值 | 模型 [NUM] 第 [INDEX] 个分类图像的 [PROPERTY] |
| 数值 | 模型 [NUM] 分类图像的 [PROPERTY] |

### 自训练模型-实例分割

| 积木类型 | 积木内容 |
|---|---|
| 命令 | HUSKYLENS 2切换到模型 [NUM] |
| 命令 | 请求一次模型 [NUM]数据 存入结果 |
| 布尔 | 模型 [NUM] 检测到实例？ |
| 数值 | 模型 [NUM] 检测到的实例总数 |
| 数值 | 模型 [NUM] 第 [INDEX] 个实例的 [PROPERTY] |
| 数值 | 模型 [NUM] 靠近中心的实例 [PROPERTY] |
| 数值 | 模型 [NUM] 已学习的实例ID总数 |
| 布尔 | 模型 [NUM] ID [ID] 的实例存在？ |
| 数值 | 模型 [NUM] ID [ID] 的实例总数 |
| 数值 | 模型 [NUM] ID [ID] 的实例 [PROPERTY] |
| 数值 | 模型 [NUM] ID [ID] 的第 [INDEX] 个实例的 [PROPERTY] |

## 更新日志

### V0.2.4

- 同步官方 master 的 pinpong 驱动，新增自训练图像分类、实例分割及部分内置算法的置信度菜单。
- 修复多模型参数、空结果和序号边界、二维码算法引用及代码生成问题。
- 完善八种语言的自训练模型积木和菜单，统一手势识别名称。
- 配置补充 meta.runtimeVersion 为 0.0.1，删除 feature 字段。
- RGB 积木将三个输入转为整数，补充组合表达式括号；结果 ID 与最大 ID 使用无符号 8 位解析。

### V0.2.3

- 完成扩展基础功能

## 开发指南

更详细的 Mind+ V2 扩展开发说明请参考：[Mind+官方扩展开发文档](https://mindplus.dfrobot.com.cn/mp2/Extensions/)

## V1 原始库来源

本库迁移自 Mind+ V1（1.x）用户库，保留 `compatibilityId` 字段以兼容旧版工程。

- compatibilityId：`dfrobot-huskylensv2-thirdex`
- 原作者：dfrobot
- 原始仓库：https://gitee.com/chenqi1233/ext-dfrobot_-husky-lens-v2