from libs.PipeLine import PipeLine, ScopedTiming
from libs.AI2D import Ai2d
from media.media import *
import nncase_runtime as nn
import gc
import sys,os

if __name__ == "__main__":
    # 显示模式，默认"hdmi",可以选择"hdmi"和"lcd"
    display_mode="hdmi"
    if display_mode=="hdmi":
        display_size=[1920,1080]
    else:
        display_size=[800,480]

    # 初始化PipeLine，用于图像处理流程
    pl = PipeLine(rgb888p_size=[512,512], display_size=display_size, display_mode=display_mode)
    pl.create()  # 创建PipeLine实例
    my_ai2d=Ai2d(debug_mode=0) #初始化Ai2d实例
    # 配置resize预处理方法
    my_ai2d.resize(nn.interp_method.tf_bilinear, nn.interp_mode.half_pixel)
    # 构建预处理过程
    my_ai2d.build([1,3,512,512],[1,3,640,640])
    try:
        while True:
            os.exitpoint()                      # 检查是否有退出信号
            with ScopedTiming("total",1):
                img = pl.get_frame()            # 获取当前帧数据
                print(img.shape)                # 原图shape为[1,3,512,512]
                ai2d_output_tensor=my_ai2d.run(img) # 执行resize预处理
                ai2d_output_np=ai2d_output_tensor.to_numpy() # 类型转换
                print(ai2d_output_np.shape)        # 预处理后的shape为[1,3,640,640]
                gc.collect()                    # 垃圾回收
    except Exception as e:
        sys.print_exception(e)                  # 打印异常信息
    finally:
        pl.destroy()                            # 销毁PipeLine实例