k230在实现巡线功能的时的错误怎么解决？

# K230视觉巡线模块# 功能：检测地面路线，计算路径偏移角度和中心位置# 输出：路径偏移角度、路径中心坐标、线段信息等# 作者：KizAI# 日期：2024-07-11import image, time,math,os, sysfrom media.sensor import *from media.display import *from media.media import *sensor = None# ################## 系统配置 ################### 摄像头配置    # 巡线参数配置LINE_COLOR_THRESHOLD = (0, 80)      # 黑色线阈值 (L*通道)ROI = (0, 180, 320, 60)            # 感兴趣区域(图像底部)MIN_LINE_LENGTH = 50                # 最小线段长度MAX_LINE_ANGLE_DIFF = 20            # 最大线段角度差CENTER_X = 160                      # 图像中心X坐标# ################## 辅助函数 ##################def calculate_path_center(left_line, right_line):    """计算两条线段中点之间的中心点"""    # 计算线段1的中点    mid1_x = (left_line.x1() + left_line.x2()) // 2    mid1_y = (left_line.y1() + left_line.y2()) // 2        # 计算线段2的中点    mid2_x = (right_line.x1() + right_line.x2()) // 2    mid2_y = (right_line.y1() + right_line.y2()) // 2        # 计算两个中点之间的中心点    center_x = (mid1_x + mid2_x) // 2    center_y = (mid1_y + mid2_y) // 2        return center_x, center_ydef calculate_offset_angle(left_line, right_line):    """计算路径偏移角度"""    # 计算左右线的平均角度    left_angle = left_line.theta()    right_angle = right_line.theta()        # 处理角度值（确保在0-180范围内）    if left_angle < 0:        left_angle += 180    if right_angle < 0:        right_angle += 180        # 计算平均角度（路径方向）    avg_angle = (left_angle + right_angle) / 2        # 计算相对于垂直方向的偏移角度（90度为垂直方向）    offset_angle = avg_angle - 90        return offset_angledef get_line_data(lines):    """处理检测到的线段，返回左右线信息"""    left_lines = []    right_lines = []    valid_lines = []        for line in lines:        # 计算线段角度 (转换为0-180度范围)        angle = line.theta()        if angle < 0:            angle += 180                # 过滤掉过短或过平的线段        if line.length() < MIN_LINE_LENGTH or (angle < 10 or angle > 170):            continue                # 根据角度区分左右线        if 70 < angle < 110:  # 近似水平的线            continue        elif angle > 90:  # 左线 (135-180度)            left_lines.append(line)        else:  # 右线 (0-45度)            right_lines.append(line)                valid_lines.append(line)        # 选择最长的左线和右线    left_line = max(left_lines, key=lambda l: l.length()) if left_lines else None    right_line = max(right_lines, key=lambda l: l.length()) if right_lines else None        return left_line, right_line, valid_linestry:    sensor=Sensor(id=2)    sensor.reset()                      # 复位摄像头    sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 使用RGB565格式    sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # 使用QVGA分辨率(320x240)    sensor.set_vflip(True)              # 垂直翻转图像（根据摄像头安装方式）    sensor.set_hmirror(True)            # 水平镜像图像（根据摄像头安装方式）    sensor.skip_frames(time=500)        # 等待摄像头稳定    Display.init(Display.VIRT, width=320, height=240, to_ide=True)        # 初始化媒体管理器    MediaManager.init()        # 启动传感器    sensor.run()    # ################## 主循环 ##################    clock = time.clock()    while True:        os.exitpoint()        clock.tick()                # 1. 图像采集        img = sensor.snapshot()                # 2. 图像预处理        img.lens_corr(1.8)  # 镜头畸变校正        img_gray = img.to_grayscale(copy=True)        img_bin = img_gray.binary([LINE_COLOR_THRESHOLD], invert=True, roi=ROI)                # 3. 检测线段        lines = img_bin.find_lines(threshold=1000, theta_margin=25, rho_margin=25, roi=ROI)                # 4. 处理线段数据        left_line, right_line, valid_lines = get_line_data(lines)                # 5. 计算路径信息        path_data = {            'center_x': CENTER_X,         # 图像中心X            'center_y': ROI[1] + ROI[3]//2,  # ROI中心Y            'offset_angle': 0,            # 偏移角度            'offset_error': 0,             # 水平偏移误差            'left_line': None,             # 左线数据            'right_line': None,            # 右线数据            'path_found': False            # 是否检测到路径        }                if left_line and right_line:            # 计算路径中心点            path_center_x, path_center_y = calculate_path_center(left_line, right_line)                        # 计算偏移角度            offset_angle = calculate_offset_angle(left_line, right_line)                        # 计算水平偏移误差            offset_error = path_center_x - CENTER_X                        # 更新路径数据            path_data.update({                'center_x': path_center_x,                'center_y': path_center_y,                'offset_angle': offset_angle,                'offset_error': offset_error,                'left_line': (left_line.x1(), left_line.y1(), left_line.x2(), left_line.y2()),                'right_line': (right_line.x1(), right_line.y1(), right_line.x2(), right_line.y2()),                'path_found': True            })                # 6. 输出路径数据        print("路径数据:", path_data)                # 7. 可视化（可选，用于调试）        # 绘制ROI区域        img.draw_rectangle(ROI, color=(0, 255, 0))                # 绘制检测到的线段        for line in valid_lines:            img.draw_line(line.line(), color=(255, 0, 0), thickness=2)                # 绘制路径中心点        if path_data['path_found']:            img.draw_cross(int(path_data['center_x']), int(path_data['center_y']),                           color=(0, 255, 255), size=10, thickness=2)                # 绘制图像中心线        img.draw_line((CENTER_X, 0, CENTER_X, 240), color=(0, 0, 255), thickness=1)                # 显示调试信息        fps = clock.fps()        img.draw_string(10, 10, "FPS: %.1f" % fps, color=(255, 255, 255))        img.draw_string(10, 30, "偏移角度: %.1f°" % path_data['offset_angle'], color=(255, 255, 255))        img.draw_string(10, 50, "偏移误差: %d" % path_data['offset_error'], color=(255, 255, 255))                # 控制帧率        time.sleep_ms(50)        except KeyboardInterrupt as e:    print("用户停止: ", e)except BaseException as e:    print(f"异常: {e}")finally:    # 停止传感器运行    if isinstance(sensor, Sensor):        sensor.stop()    # 反初始化显示模块    Display.deinit()    os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)    time.sleep_ms(100)    # 释放媒体缓冲区    MediaManager.deinit()# ################## 输出数据结构说明 ##################"""返回的路径数据字典包含以下字段：{    'center_x': 路径中心点的X坐标,    'center_y': 路径中心点的Y坐标,    'offset_angle': 路径偏移角度（度）,        - 正值：路径向右偏转        - 负值：路径向左偏转        - 0：路径直行    'offset_error': 水平偏移误差（像素）,        - 正值：路径中心在图像中心右侧        - 负值：路径中心在图像中心左侧    'left_line': 左边界线坐标 (x1, y1, x2, y2),    'right_line': 右边界线坐标 (x1, y1, x2, y2),    'path_found': 是否成功检测到路径 (True/False)}"""期待