应用中心（APP Center）#

简介#

应用中心是一个基于 LVGL 的图形化 Demo 启动器，位于开发板的 CanMV/sdcard/examples/28-APP_CENTER 目录。它把 30 多个 AI 和 CV 示例整合到一个带触摸交互的界面里：开机进入首页图标网格，点击图标即可启动对应示例，再点击停止返回首页，不需要在 IDE 里反复打开和切换脚本。

对开发者而言，应用中心同时也是一份多应用共存的工程范例，展示了如何在有限内存下做应用切换、资源回收和显示适配。

主要特性：

图标网格首页，分页展示，支持触摸点选。
中英文界面切换，语言选择持久化保存在 /sdcard/app_center_language.txt。
自适应显示：卡片、页脚、状态栏均按实际显示分辨率布局，不同尺寸的屏幕都能正常显示。
运行时状态栏：显示当前帧率、检测数量、Wi-Fi 连接状态。
模型缺失检测：启动应用前先检查 kmodel 和资源文件是否存在，缺失时给出明确提示而不是直接崩溃。
严格的资源回收：每个应用停止时彻底释放模型和 media 资源，保证下一个应用能正常加载。

运行方法#

打开 CanMV IDE K230，选择左上角 文件(F) -> 打开文件，选择 此电脑->CanMV->sdcard->examples->28-APP_CENTER->main.py，点击 IDE 左下角运行按钮。

若希望开机自动进入应用中心，把 main.py 复制到 /sdcard 根目录（或参考如何将调试好的脚本设置为自启动）。

注意

应用中心需要触摸屏才能交互。使用 HDMI 输出且没有触摸设备时，界面可以显示但无法点选。IDE 的虚拟触摸也被支持，可在 IDE 画面上直接点击。

提示

应用中心会加载 /sdcard/examples/15-LVGL/data/font/ 下的字体文件和 /sdcard/examples/utils/icons/ 下的图标。若这些目录缺失，界面会显示异常，请确认镜像完整。

内置应用列表#

分类	应用
人脸	人脸检测、人脸注册、人脸识别、人脸关键部位、人脸姿态、人脸解析、人脸3D网格、人脸活体检测
人体	人体检测、人体关键点检测、人体分割、跌倒检测
手部	手掌检测、手掌关键点分类、动态手势识别
通用检测	YOLO 目标检测、YOLO 分割、YOLO 旋转目标检测
车牌与 OCR	车牌识别、YOLO 车牌检测、OCR 识别
其它 AI	单目标跟踪、自学习、注视估计、关键词唤醒、中文文本转语音
CV（cv_lite）	边缘检测、直线检测、圆检测、矩形检测
CV（OpenMV）	边缘检测、直线检测、圆检测、矩形检测
系统	系统信息、Wi-Fi 配置

完整注册表见 runner.py 中的 DEMO_REGISTRY。

代码结构#

文件	职责
`main.py`	入口与主循环。初始化显示、LVGL、触摸，驱动首页与应用切换
`config.py`	全局常量：显示配置、主题配色、资源路径。`DISPLAY_TYPE=None` 表示按开发板型号自动选屏；`main.py` 在 `Display.init()` 之后用实际分辨率回填 `DISPLAY_WIDTH/HEIGHT`
`center.py`	首页图标网格与分页
`runner.py`	应用注册表 `DEMO_REGISTRY`、应用加载、运行线程、资源文件检查
`app_contract.py`	应用协议基类 `Application`，定义生命周期
`app_display.py` / `app_visual.py`	显示与绘制封装
`ui_layout.py` / `lvgl_utils.py` / `overlay.py` / `splash.py`	界面布局、LVGL 辅助、运行时叠加层、启动画面
`touch.py`	触摸输入驱动，同时支持物理触摸和 IDE 虚拟触摸
`i18n.py`	中英文文案与语言持久化
`model_cleanup.py`	模型资源回收辅助函数，见 AI资源管理与内存优化
`demo_common.py`	各应用共用的模型路径和资源路径常量
`demo_*.py`	各个具体应用

应用协议#

每个应用继承 app_contract.Application（AI 应用通常同时继承 AIBase），实现下面几个方法即可被应用中心调度：

成员	说明
`name`	应用显示名称
`model_path`	kmodel 路径，启动前会检查文件是否存在
`required_files`	其它必需资源文件列表（如 anchors、字典），同样会做存在性检查
`create(display)`	类方法，创建实例并注入显示对象
`open()` / `start()`	初始化资源、启动 sensor
`run_once()`	处理一帧，返回本帧结果数量；交互式应用在预览/暂停时可返回 `None`，这些帧不计入帧率统计
`request_stop()`	只置标志位，不释放资源。该方法从 LVGL 线程调用，而资源在应用自己的线程中创建，跨线程释放会出问题
`should_run()`	返回是否应继续运行
`_release_owned_resources()`	最终清理钩子，保证只被调用一次

注意

Application 基类刻意不涉及 Sensor、Media、KPU、音频、图像格式和分辨率策略——这些都由各应用自己决定和释放。这样设计的目的是让纯 CV 应用、音频应用和视觉 AI 应用能共用同一套调度框架。

添加自己的应用#

新建 demo_myapp.py，定义一个继承 Application（需要 AI 推理时再继承 AIBase）的类，参考 demo_face_detect.py。
在 runner.py 的 DEMO_REGISTRY 中加一行："myapp": ("demo_myapp", "MyAppDemo")。
在 center.py 的 SHORT_MAP 中为它加一个两字母缩写（没有图标文件时用于占位）。
在 i18n.py 中补充中英文名称。

提示

应用模块是按需导入的（runner._load_demo 用 __import__），某个可选应用写坏了不会影响应用中心本身和其它应用的加载。

开发Tips#

资源释放是第一原则。应用中心的核心难点不是界面，而是在有限内存下反复加载/卸载模型。新增应用时务必实现 _release_owned_resources()，并参考 AI资源管理与内存优化。
不要在 LVGL 线程里释放资源。request_stop() 只置标志，真正的释放发生在应用线程发现标志后退出循环时。
布局要用实际分辨率。config.CAM_WIN_W/H 在 Display.init() 之后才被回填成真实值，不要在导入期就用它们计算布局。
帧率低时先看模型而不是界面。LVGL 界面刷新只在状态变化时触发，主循环的开销集中在模型推理上。