from maix import app, uart, pinmap, time
import sys

# 列出所有UART设备
# ports = uart.list_devices()

# 设置引脚功能，将A16设置为UART0的TX（发送）引脚，将A17设置为UART0的RX（接收）引脚
# pinmap.set_pin_function("A16", "UART0_TX")
# pinmap.set_pin_function("A17", "UART0_RX")

# 指定UART设备
device = "/dev/ttyS0"

# 初始化UART设备，波特率为115200
serial0 = uart.UART(device, 115200)

# 发送字符串"hello 1"并换行
serial0.write("hello 1\r\n".encode())

# 发送字符串"hello 2"并换行
serial0.write_str("hello 2\r\n")

# 主循环，直到应用程序需要退出
while not app.need_exit():
    # 从UART读取数据
    data = serial0.read()
    if data:
        # 如果有数据，打印数据类型、长度和内容
        print("Received, type: {}, len: {}, data: {}".format(type(data), len(data), data))
        # 将接收到的数据回传
        serial0.write(data)
    # 休眠1毫秒，让CPU空闲
    time.sleep_ms(1)

from maix import protocol
from maix import app
from maix.err import Err

# 定义应用程序ID，用于标识当前应用程序
APP_ID = "my_app1"

# 定义回显命令常量，值为0x01
APP_CMD_ECHO = 0x01


# 初始化通信方法，用于发送数据
def send(data:bytes):
    # 发送数据的方法，目前为空实现
    pass

# 初始化通信方法，用于读取数据
def read():
    # 读取数据的方法，目前返回空字节串
    return b''


# 设置应用程序ID，便于在响应消息中使用
app.set_app_id(APP_ID)

# 创建协议对象，缓冲区大小为1024字节
p = protocol.Protocol(buff_size = 1024)

# 主循环，直到应用程序需要退出
while not app.need_exit():
    # 初始化发送数据变量为None
    send_data = None
    
    # 调用read()方法读取数据
    data = read()
    
    # 使用协议对象解码读取的数据，得到消息对象
    msg = p.decode(data)
    
    # 如果消息对象存在且是请求消息
    if msg and msg.is_req:
        # 如果消息命令是回显命令
        if msg.cmd == APP_CMD_ECHO:
            # 创建响应消息，内容为"echo from app {app_id}"
            resp_msg = "echo from app {}".format(app.app_id())
            # 使用协议对象编码响应消息，表示成功响应
            send_data = msg.encode_resp_ok(resp_msg.encode())
        # 如果消息命令是设置报告命令
        elif msg.cmd == protocol.CMD.CMD_SET_REPORT:
            # 使用协议对象编码错误响应消息，表示命令未实现
            send_data = msg.encode_resp_err(Err.ERR_NOT_IMPL, "this cmd not support auto upload".encode())
    
    # 如果有发送数据，调用send()方法发送响应数据
    if send_data:
        send(send_data)

import struct
from maix import camera, display, image, nn, app
from maix import comm, protocol
from maix.err import Err

# 初始化YOLOv5对象检测模型
detector = nn.YOLOv5(model="/root/models/yolov5s.mud")

# 初始化摄像头，分辨率和格式与模型输入一致
cam = camera.Camera(detector.input_width(), detector.input_height(), detector.input_format())

# 初始化显示屏
dis = display.Display()

# 定义应用程序命令常量
APP_CMD_ECHO = 0x01
APP_CMD_DETECT_RES = 0x02

# 初始化报告开关
report_on = True


def encode_objs(objs):
    '''
    将对象信息编码为字节数据，用于协议传输
    每个对象编码为：2字节x（小端序）+ 2字节y（小端序）+ 2字节w（小端序）+ 2字节h（小端序）+ 2字节class_id（小端序）
    '''
    body = b''
    for obj in objs:
        body += struct.pack("<hhHHH", obj.x, obj.y, obj.w, obj.h, obj.class_id)
    return body

def decode_objs(body):
    '''
    将字节数据解码为对象信息，根据指定的协议格式
    每个对象编码为：2字节x（有符号，小端序），2字节y（有符号，小端序），2字节w（无符号，小端序），
    2字节h（无符号，小端序），2字节class_id（无符号，小端序）
    '''
    objs = []
    i = 0
    obj_size = struct.calcsize("<hhHHH")  # 计算每个对象数据块的大小

    while i < len(body):
        # 根据指定格式解码数据
        x, y, w, h, class_id = struct.unpack_from("<hhHHH", body, i)
        objs.append({'x': x, 'y': y, 'w': w, 'h': h, 'class_id': class_id})
        i += obj_size  # 移动索引到下一个对象的起始位置

    return objs


# 初始化通信对象，根据系统配置初始化UART或TCP服务器
# 可以通过maix.app.get_sys_config_kv("comm", "method")获取当前设置
p = comm.CommProtocol(buff_size = 1024)

while not app.need_exit():
    # 接收并解码来自对端的消息
    msg = p.get_msg()
    if msg and msg.is_req: # 找到消息并且是请求
        if msg.cmd == APP_CMD_ECHO:
            # 处理回显命令，生成响应消息
            resp_msg = "echo from app {}".format(app.app_id())
            p.resp_ok(msg.cmd, resp_msg.encode())
        elif msg.cmd == protocol.CMD.CMD_SET_REPORT:
            # 处理设置报告命令
            body = msg.get_body()
            report_on = body[0] == 1 # 消息体的第一个字节为0x01表示自动报告，否则禁用报告
            resp_body = b'\x01' # 0x01表示设置成功
            p.resp_ok(msg.cmd, resp_body)
    elif msg and msg.is_report and msg.cmd == APP_CMD_DETECT_RES:
        # 处理检测结果报告
        print("receive objs:", decode_objs(msg.get_body()))
        p.resp_ok(msg.cmd, b'1')

    # 检测对象
    img = cam.read()
    objs = detector.detect(img, conf_th = 0.5, iou_th = 0.45)
    # 编码对象信息并发送
    if len(objs) > 0 and report_on:
        body = encode_objs(objs)
        p.report(APP_CMD_DETECT_RES, body)
    # 在屏幕上绘制检测结果
    for obj in objs:
        img.draw_rect(obj.x, obj.y, obj.w, obj.h, color = image.COLOR_RED)
        msg = f'{detector.labels[obj.class_id]}: {obj.score:.2f}'
        img.draw_string(obj.x, obj.y, msg, color = image.COLOR_RED)
    dis.show(img)

# 导入MaixPy库中的一些模块
from maix import camera, display, image, nn, app

# 创建一个分类器对象，该对象使用了预训练的MobileNetV2模型
classifier = nn.Classifier(model="/root/models/mobilenetv2.mud")

# 初始化一个相机对象，相机的分辨率和格式与分类器的输入匹配
cam = camera.Camera(classifier.input_width(), classifier.input_height(), classifier.input_format())

# 初始化一个显示对象，用于在屏幕上显示图像
disp = display.Display()

# 开始一个循环，只要应用程序没有收到退出信号，就会一直运行
while not app.need_exit():
    # 从相机读取一帧图像
    img = cam.read()
    
    # 使用分类器对读取的图像进行分类
    res = classifier.classify(img)
    
    # 获取分类结果中概率最高的类别的索引和概率
    max_idx, max_prob = res[0]
    
    # 生成一个字符串，包含了最可能的类别的概率和标签
    msg = f"{max_prob:5.2f}: {classifier.labels[max_idx]}"
    
    # 在图像上绘制一个红色的字符串，显示了分类结果
    img.draw_string(10, 10, msg, image.COLOR_RED)
    
    # 将图像的大小调整为显示器的大小
    img = img.resize(disp.width(), disp.height(), image.Fit.FIT_CONTAIN)
    
    # 将调整大小后的图像显示在屏幕上
    disp.show(img)

# 导入MaixPy库中的一些模块
from maix import audio, time, app

# 创建一个音频播放器对象
p = audio.Player()

# 打印播放器的采样率、格式和通道数
print("sample_rate:{} format:{} channel:{}".format(p.sample_rate(), p.format(), p.channel()))

# 打开一个音频文件，并读取其内容
with open('/root/output.pcm', 'rb') as f:
    ctx = f.read()

# 使用播放器播放读取的音频数据
p.play(bytes(ctx))

# 开始一个循环，只要应用程序没有收到退出信号，就会一直运行
while not app.need_exit():
    # 暂停10毫秒
    time.sleep_ms(10)

# 打印播放完成的消息
print("play finish!")

# 导入MaixPy库中的一些模块
from maix import camera, display, time, app

# 创建一个相机对象，手动设置分辨率为512x320，因为默认的分辨率太大了
cam = camera.Camera(512, 320)

# 创建一个显示对象，MaixCAM的默认分辨率是552x368
disp = display.Display()

# 开始一个循环，只要应用程序没有收到退出信号，就会一直运行
while not app.need_exit():
    # 记录当前的时间
    t = time.ticks_ms()
    
    # 从相机读取一帧图像，相机的最大帧率由相机硬件和驱动设置决定
    img = cam.read()
    
    # 在显示器上显示图像
    disp.show(img)
    
    # 打印出读取和显示图像所花费的时间，以及帧率
    print(f"time: {time.ticks_ms() - t}ms, fps: {1000 / (time.ticks_ms() - t)}")

# 导入MaixPy库中的一些模块
from maix import pwm, time, display, image

# 创建一个显示对象
disp = display.Display()

# 定义一个函数，用于在显示器上显示一个红色的圆和一个字符串
def show(i):
    # 创建一个图像对象，大小与显示器的大小相同
    img = image.Image(disp.width(), disp.height())
    
    # 在图像上绘制一个红色的圆，圆心位于图像的中心，半径为50
    img.draw_circle(disp.width() // 2, disp.height() //2, 50, image.COLOR_RED, thickness=-1)
    
    # 在图像上绘制一个字符串，显示当前的亮度百分比
    img.draw_string(2, 2, f"{i}%", image.COLOR_WHITE, scale=2)
    
    # 在显示器上显示图像
    disp.show(img)

# 循环100次，每次将显示器的背光亮度增加1%，并显示当前的亮度百分比
for i in range(100):
    disp.set_backlight(i)
    show(i)
    time.sleep_ms(50)

# 循环100次，每次将显示器的背光亮度减少1%，并显示当前的亮度百分比
for i in range(100):
    disp.set_backlight(100 - i)
    show(100 - i)
    time.sleep_ms(50)

# 导入MaixPy库中的一些模块
from maix import display, app, image

# 创建一个显示对象
disp = display.Display()

# 打印出显示器初始化完成的消息
print("display init done")

# 打印出显示器的大小
print(f"display size: {disp.width()}x{disp.height()}")

# 初始化一个变量y，用于控制文本的垂直位置
y = 0

# 定义要显示的文本
text = "Hello, MaixPy!"

# 开始一个循环，只要应用程序没有收到退出信号，就会一直运行
while not app.need_exit():
    # 创建一个新的图像对象，大小与显示器的大小相同，格式为RGB888
    img = image.Image(disp.width(), disp.height(), image.Format.FMT_RGB888)
    
    # 在图像上绘制一个红色的矩形，位置由变量y控制，宽度为文本的宽度加10，高度为80
    img.draw_rect(0, y, image.string_size(text, scale=2).width() + 10, 80, color=image.Color.from_rgb(255, 0, 0), thickness=-1)
    
    # 在图像上绘制文本，位置由变量y控制，颜色为白色，缩放因子为2
    img.draw_string(4, y + 4, text, color=image.Color.from_rgb(255, 255, 255), scale=2)

    # 在显示器上显示图像
    disp.show(img)

    # 更新变量y的值，使其在每次循环时增加1，当达到显示器的高度时回到0
    y = (y + 1) % disp.height()

# 导入MaixPy库中的图像模块
from maix import image

# 1. 加载图像
# 使用image.load函数加载一个名为"test.jpg"的图像文件
src_img = image.load("test.jpg")

# 如果加载失败，则抛出异常
if src_img is None:
    raise Exception(f"load image {file_path} failed")

# 2. 对图像进行二值化
# 定义一个阈值元组，用于二值化操作
thresholds = ((0, 100, 20, 80, 10, 80))

# 创建一个源图像的副本
img = src_img.copy()

# 使用binary函数对图像进行二值化操作
img.binary(thresholds)

# 将二值化后的图像保存为"binary.jpg"
img.save("binary.jpg")

# 导入MaixPy库中的一些模块
from maix import display, image, app, time

# 定义要加载的图像文件的路径
file_path = "/maixapp/share/icon/detector.png"

# 加载图像文件，如果文件的扩展名是.png，则格式为RGBA8888，否则为RGB888
img = image.load(file_path, format = image.Format.FMT_RGBA8888 if file_path.endswith(".png") else image.Format.FMT_RGB888)

# 如果加载图像失败，则抛出异常
if img is None:
    raise Exception(f"load image {file_path} failed")

# 创建一个显示对象
disp = display.Display()

# 创建一个新的图像对象，大小与显示器的大小相同，格式为RGBA8888
img_show = image.Image(disp.width(), disp.height(), image.Format.FMT_RGBA8888)

# 在新的图像对象上绘制一个紫色的矩形，覆盖整个图像
img_show.draw_rect(0, 0, img_show.width(), img_show.height(), image.COLOR_PURPLE, thickness=-1)

# 在新的图像对象上绘制加载的图像
img_show.draw_image(0, 0, img)

# 在显示器上显示新的图像对象
disp.show(img_show)

# 开始一个循环，只要应用程序没有收到退出信号，就会一直运行
while not app.need_exit():
    # 暂停100毫秒
    time.sleep_ms(100)

# 导入MaixPy库中的一些模块
from maix import camera, display, image
# 导入ApriltagFamilies模块，这个模块包含了各种Apriltag的定义
from maix.image import ApriltagFamilies

# 创建一个相机对象，分辨率为160x120
cam = camera.Camera(160, 120)

# 创建一个显示对象
disp = display.Display()

# 定义要寻找的Apriltag的类型
families = ApriltagFamilies.TAG36H11

# 开始一个无限循环
while 1:
    # 从相机读取一帧图像
    img = cam.read()

    # 在图像中寻找Apriltags
    apriltags = img.find_apriltags(families=ApriltagFamilies.TAG36H11)
    
    # 对于找到的每一个Apriltag
    for a in apriltags:
        # 获取Apriltag的四个角点
        corners = a.corners()
        
        # 对于每一个角点
        for i in range(4):
            # 在图像上绘制一条连接两个角点的绿色线段
            img.draw_line(corners[i][0], corners[i][1], corners[(i + 1) % 4][0], corners[(i + 1) % 4][1], image.COLOR_GREEN, 2)

    # 在显示器上显示图像
    disp.show(img)

# 导入MaixPy库中的一些模块
from maix import camera, display, image

# 创建一个相机对象，分辨率为320x240
cam = camera.Camera(320, 240)

# 创建一个显示对象
disp = display.Display()

# 开始一个无限循环
while 1:
    # 从相机读取一帧图像
    img = cam.read()

    # 在图像中寻找条形码
    barcodes = img.find_barcodes()
    
    # 对于找到的每一个条形码
    for b in barcodes:
        # 获取条形码的矩形区域
        rect = b.rect()
        
        # 在图像上绘制一个蓝色的矩形，表示条形码的位置
        img.draw_rect(rect[0], rect[1], rect[2], rect[3], image.COLOR_BLUE, 2)
        
        # 在图像上绘制一个字符串，显示条形码的内容
        img.draw_string(0, 0, "payload: " + b.payload(), image.COLOR_GREEN)

    # 在显示器上显示图像
    disp.show(img)

from maix import camera, display, image  # 导入maix模块中的camera，display和image类。

cam = camera.Camera(320, 240)  # 创建一个Camera对象，分辨率为320x240。

disp = display.Display()  # 创建一个Display对象，用于在屏幕上显示图像。

area_threshold = 1000  # 设置颜色块的最小面积阈值。
pixels_threshold = 1000  # 设置颜色块的最小像素数阈值。

thresholds = [[0, 80, -120, -10, 0, 30]]  # 设置颜色阈值，用于在图像中查找特定颜色的区域。这里的阈值是为了查找绿色的区域。

while 1:  # 无限循环，不断地从摄像头读取图像。
    img = cam.read()  # 从摄像头读取图像。

    blobs = img.find_blobs(thresholds, area_threshold = 1000, pixels_threshold = 1000)  # 在图像中查找满足颜色和大小阈值的区域，并返回一个包含这些区域信息的列表。

    for b in blobs:  # 遍历每个找到的颜色块。
        corners = b.corners()  # 获取颜色块的角点。
        for i in range(4):  # 遍历每个角点。
            img.draw_line(corners[i][0], corners[i][1], corners[(i + 1) % 4][0], corners[(i + 1) % 4][1], image.COLOR_RED)  # 用红线连接角点，在图像上高亮显示颜色块。

    disp.show(img)  # 将处理后的图像显示在屏幕上。

from maix import camera, display  # 导入maix模块中的camera和display类。
from maix.image import EdgeDetector  # 导入maix.image模块中的EdgeDetector类。

cam = camera.Camera(320, 240)  # 创建一个Camera对象，分辨率为320x240。

disp = display.Display()  # 创建一个Display对象，用于在屏幕上显示图像。

edge_type = EdgeDetector.EDGE_CANNY  # 设置边缘检测的类型为Canny边缘检测。

while 1:  # 无限循环，不断地从摄像头读取图像。
    img = cam.read()  # 从摄像头读取图像。

    img.find_edges(edge_type, threshold=[50, 100])  # 在图像中查找边缘，使用Canny边缘检测，阈值设置为[50, 100]。

    disp.show(img)  # 将处理后的图像显示在屏幕上。

from maix import camera, display, image  # 导入maix模块中的camera，display和image类。
import math  # 导入math模块，用于进行数学运算。

cam = camera.Camera(320, 240)  # 创建一个Camera对象，分辨率为320x240。

disp = display.Display()  # 创建一个Display对象，用于在屏幕上显示图像。

threshold = 2000  # 设置线条检测的阈值。

while 1:  # 无限循环，不断地从摄像头读取图像。
    img = cam.read()  # 从摄像头读取图像。

    lines = img.find_lines(threshold=2000)  # 在图像中查找线条，阈值设置为2000。

    for a in lines:  # 遍历每个找到的线条。
        img.draw_line(a.x1(), a.y1(), a.x2(), a.y2(), image.COLOR_RED, 2)  # 在图像上画出线条，线条的颜色设置为红色，线宽设置为2。

        theta = a.theta()  # 获取线条的角度。
        rho = a.rho()  # 获取线条的长度。

        angle_in_radians = math.radians(theta)  # 将角度转换为弧度。

        x = int(math.cos(angle_in_radians) * rho)  # 计算x坐标。
        y = int(math.sin(angle_in_radians) * rho)  # 计算y坐标。

        img.draw_line(0, 0, x, y, image.COLOR_GREEN, 2)  # 在图像上画出从原点到(x, y)的线条，线条的颜色设置为绿色，线宽设置为2。

        img.draw_string(x, y, "theta: " + str(theta) + "," + "rho: " + str(rho), image.COLOR_GREEN)  # 在图像上的(x, y)位置显示线条的角度和长度，文本的颜色设置为绿色。

    disp.show(img)  # 将处理后的图像显示在屏幕上。

from maix import camera, display, image  # 导入maix模块中的camera，display和image类。

cam = camera.Camera(320, 240)  # 创建一个Camera对象，分辨率为320x240。

disp = display.Display()  # 创建一个Display对象，用于在屏幕上显示图像。

while 1:  # 无限循环，不断地从摄像头读取图像。
    img = cam.read()  # 从摄像头读取图像。

    qrcodes = img.find_qrcodes()  # 在图像中查找二维码，并返回一个包含这些二维码的列表。

    for q in qrcodes:  # 遍历每个找到的二维码。
        corners = q.corners()  # 获取二维码的角点。
        for i in range(4):  # 遍历每个角点。
            img.draw_line(corners[i][0], corners[i][1], corners[(i + 1) % 4][0], corners[(i + 1) % 4][1], image.COLOR_RED)  # 用红线连接角点，在图像上高亮显示二维码。

        img.draw_string(0, 0, "payload: " + q.payload(), image.COLOR_BLUE)  # 在图像上的(0, 0)位置显示二维码的内容（payload），文本的颜色设置为蓝色。

    disp.show(img)  # 将处理后的图像显示在屏幕上。

from maix import image, display, app, time  # 导入maix模块中的image，display，app和time类。

image.load_font("sourcehansans", "/maixapp/share/font/SourceHanSansCN-Regular.otf", size = 32)  # 加载名为"sourcehansans"的字体，字体文件位于"/maixapp/share/font/SourceHanSansCN-Regular.otf"，字体大小为32。

print("fonts:", image.fonts())  # 打印当前加载的所有字体。

image.set_default_font("sourcehansans")  # 将默认字体设置为"sourcehansans"。

disp = display.Display()  # 创建一个Display对象，用于在屏幕上显示图像。

img = image.Image(disp.width(), disp.height())  # 创建一个Image对象，大小为屏幕的宽度和高度。

img.draw_string(2, 2, "你好！Hello, world!", image.Color.from_rgb(255, 0, 0))  # 在图像上的(2, 2)位置绘制一段文本，文本的颜色设置为红色。

disp.show(img)  # 将处理后的图像显示在屏幕上。

while not app.need_exit():  # 无限循环，直到应用需要退出。
    time.sleep(1)  # 每次循环后暂停1秒。

from maix import display, image, app, time  # 导入maix模块中的display，image，app和time类。

file_path = "/maixapp/share/icon/detector.png"  # 图片文件的路径。

# 加载图片文件。如果文件路径以".png"结尾，则格式设置为RGBA8888，否则设置为RGB888。
img = image.load(file_path, format = image.Format.FMT_RGBA8888 if file_path.endswith(".png") else image.Format.FMT_RGB888)

if img is None:  # 如果加载图片失败，则抛出异常。
    raise Exception(f"load image {file_path} failed")

disp = display.Display()  # 创建一个Display对象，用于在屏幕上显示图像。

disp.show(img, fit = image.Fit.FIT_CONTAIN)  # 将图片显示在屏幕上，图片的大小会被调整以适应屏幕的大小。

while not app.need_exit():  # 无限循环，直到应用需要退出。
    time.sleep_ms(100)  # 每次循环后暂停100毫秒。

from maix import image  # 导入maix模块中的image类。

img = image.Image(640, 480)  # 创建一个Image对象，大小为640x480。

img = img.resize(320, 240)  # 将图像的大小调整为320x240。

img.save("test.jpg")  # 将图像保存为名为"test.jpg"的文件。

jpg = img.to_jpeg(quality = 95)  # 将图像转换为JPEG格式，质量设置为95。

print(jpg.data_size())  # 打印JPEG图像的数据大小。

from maix import camera, display, image  # 导入maix模块中的camera，display和image类。

cam = camera.Camera(320, 240)  # 创建一个Camera对象，分辨率为320x240。

disp = display.Display()  # 创建一个Display对象，用于在屏幕上显示图像。

# thresholds = [[0, 80, 40, 80, 10, 80]]      # 红色阈值
thresholds = [[0, 80, -120, -10, 0, 30]]    # 绿色阈值
# thresholds = [[0, 80, 30, 100, -120, -60]]  # 蓝色阈值

while 1:  # 无限循环，不断地从摄像头读取图像。
    img = cam.read()  # 从摄像头读取图像。

    lines = img.get_regression(thresholds, area_threshold = 100)  # 在图像中查找满足颜色阈值和面积阈值的线条回归。
    for a in lines:  # 遍历每个找到的线条回归。
        img.draw_line(a.x1(), a.y1(), a.x2(), a.y2(), image.COLOR_GREEN, 2)  # 在图像上画出线条，线条的颜色设置为绿色，线宽设置为2。

        theta = a.theta()  # 获取线条的角度。
        rho = a.rho()  # 获取线条的长度。

        if theta > 90:  # 如果角度大于90度。
            theta = 270 - theta  # 计算新的角度。
        else:  # 如果角度小于等于90度。
            theta = 90 - theta  # 计算新的角度。

        img.draw_string(0, 0, "theta: " + str(theta) + ", rho: " + str(rho), image.COLOR_BLUE)  # 在图像上的(0, 0)位置显示线条的角度和长度，文本的颜色设置为蓝色。

    disp.show(img)  # 将处理后的图像显示在屏幕上。

from maix import image, display, app, time, camera  # 导入maix模块中的image，display，app，time和camera类。
import cv2  # 导入OpenCV库。

disp = display.Display()  # 创建一个Display对象，用于在屏幕上显示图像。
cam = camera.Camera(320, 240)  # 创建一个Camera对象，分辨率为320x240。

while not app.need_exit():  # 无限循环，直到应用需要退出。
    img = cam.read()  # 从摄像头读取图像。

    t = time.ticks_ms()  # 获取当前时间（毫秒）。
    img = image.image2cv(img)  # 将maix.image.Image对象转换为numpy.ndarray对象。
    print("time: ", time.ticks_ms() - t)  # 打印转换所花费的时间。

    edged = cv2.Canny(img, 180, 60)  # 使用Canny方法检测图像中的边缘。

    img_show = image.cv2image(edged)  # 将numpy.ndarray对象转换为maix.image.Image对象。
    disp.show(img_show)  # 将处理后的图像显示在屏幕上。