k210 ─ k210模块

提供与k210相关的函数接口

Image 类

图像处理相关

构建对象

class k210.Image(repl, ref=None)

兼容掌控板绘图相关

为了便于使用和教学,提供一些与掌控板相兼容的绘图函数接口。注意,这些函数并不是MaixPy原生所有。

Image.DispChar(text, x, y, color=(255, 255, 255))

在图像中的(x, y)位置开始绘制文本。字体采用 Google Noto Sans CJK 开源无衬线字体字体。字体高度16像素点,支持英文,简体中文繁体中文，日文和韩文语言。

  • text -- 绘制的文本
  • x 、 y -- 起点坐标
  • color -- 字体颜色
Image.pixel(x, y, c)

设置图像像素点颜色

  • x 、 y -- 像素点坐标
  • c -- 颜色
Image.hline(x, y, w, c=(255, 255, 255), thickness=1)

在图像中绘制水平线

  • x 、 y -- 起点坐标
  • w -- 线宽
  • thickness -- 线粗
Image.vline(x, y, h, c=(255, 255, 255), thickness=1)

在图像中绘制垂直线

  • x 、 y -- 起点坐标
  • w -- 线高
  • thickness -- 线粗
Image.line(x0, y0, x1, y1, c=(255, 255, 255), thickness=1)

在图像中绘制任意线

  • x0 、 y0 -- 起点位置
  • x1 、 y1 -- 终点位置
  • c -- 颜色
  • thickness -- 线粗
Image.rect(x, y, w, h, c=(255, 255, 255), thickness=1)

在图像中绘制矩形框

  • x 、y -- 左上坐标
  • w 、 h -- 宽,高
  • c -- 颜色
  • thickness -- 线粗
Image.fill_rect(x, y, w, h, c=(255, 255, 255))

在图像中绘制实心矩形

  • x 、y -- 左上坐标
  • w 、 h -- 宽,高
  • c -- 颜色

OpenMV

移植于MaixPy的OpenMV函数

Image.load(path, copy_to_fb=True)

从 path 中的文件中创建一个新的图像对象。可以把图片存放至SD卡中,将对应图片文件路径作为该函数参数,将会创建该帧图片对象。支持bmp/pgm/ppm/jpg/jpeg格式的图像文件。

若 copy_to_fb 为True，图像会直接载入帧缓冲区，您就可以加载大幅图片了。若为False，图像会载入MicroPython的堆中，堆远比帧缓冲区小。copy_to_fb 为False，您应该尽量把图像大小控制在8KB以下。若为True，则图像最大可为160KB。

注意

使用时需要注意图片分辨率大小,过大的话会导致内存错误！

k210.save(path, roi=None, quality=50)

将图像的副本保存到 path 中的k210的文件系统

支持bmp/pgm/ppm/jpg/jpeg格式的图像文件。注意：您无法将jpeg格式的压缩图像保存成未压缩的格式。

roi 是一个用以复制的矩形的感兴趣区域(x, y, w, h)。如果未指定，ROI即复制整个图像的图像矩形。但这不适用于 JPEG 图像。

quality 指在图像尚未被压缩时将图像保存为JPEG格式的JPEG压缩质量。

Image.width()

返回以像素计的图像的宽度。

Image.height()

返回以像素计的图像的高度。

Image.format()

返回用于灰度图的 sensor.GRAYSCALE 、用于RGB图像的 sensor.RGB565

Image.size()

返回以字节计的图像大小。

Image.clear()

将图像中的所有像素设置为零（非常快）。

返回图像对象，以便您可以使用 . 表示法调用另一个方法。

不支持压缩图像。

Image.pix_to_ai()

将图像的所有像素点转换成AI运算的数据

Image.binary(threshold, invert=False, zero=False)

根据像素是否在阈值列表 thresholds 中的阈值内，将图像中的所有像素设置为黑色或白色。

thresholds 必须是元组列表。 [(lo, hi), (lo, hi), ..., (lo, hi)] 定义你想追踪的颜色范围。 对于灰度图像，每个元组需要包含两个值 - 最小灰度值和最大灰度值。 仅考虑落在这些阈值之间的像素区域。 对于RGB565图像，每个元组需要有六个值(l_lo，l_hi，a_lo，a_hi，b_lo，b_hi) - 分别是LAB L，A和B通道的最小值和最大值。 为方便使用，此功能将自动修复交换的最小值和最大值。此外，如果元组大于六个值，则忽略其余值。 相反，如果元组太短，则假定其余阈值处于最大范围。

invert 反转阈值操作，像素在已知颜色范围之外进行匹配，而非在已知颜色范围内。

设置 zero 为 True 来使阈值像素为零，并使不在阈值列表中的像素保持不变。

不支持压缩图像和bayer图像。

Image.strech_char(de_dark)

预处理消除暗角

Image.invert()

将二进制图像0（黑色）变为1（白色），1（白色）变为0（黑色），非常快速地翻转二进制图像中的所有像素值。

不支持压缩图像和Bayer图像。

Image.draw_string(x, y, text, scale=1, x_spacing=0, y_spacing=0, mono_space=True)

从图像中的(x, y)位置开始绘制8x10文本。您可以单独传递x，y，也可以作为元组(x，y)传递。

  • text - 是写入图像的字符串。 n, r, 和 rn 结束符将光标移至下一行。
  • color - 是用于灰度或RGB565图像的元组。默认为白色。但是，您也可以传递灰度图像的基础像素值(0-255)或RGB565图像的字节反转RGB565值。
  • scale - 增加图像上文本的大小,仅整数值。
  • x_spacing - 允许你在字符之间添加（如果是正数）或减去（如果是负数）x像素，设置字符间距。
  • y_spacing - 允许你在字符之间添加（如果是正数）或减去（如果是负数）y像素，设置行间距。
  • mono_space - 默认为True，强制文本间距固定。对于大文本，这看起来很糟糕。设置False以获得非固定宽度的字符间距。
Image.draw_line(x0, y0, x1, y1, color=(255, 255, 255), thickness=1)

在图像上绘制一条从(x0，y0)到(x1，y1)的线。 您可以单独传递x0，y0，x1，y1，也可以传递给元组(x0，y0，x1，y1)。

  • color - 是用于灰度或RGB565图像的元组。默认为白色。但是，您也可以传递灰度图像的基础像素值(0-255)或RGB565图像的字节反转RGB565值。
  • thickness - 控制线的粗细像素。
Image.draw_circle(x, y, radius, color=(255, 255, 255), thickness=1, fill=False)

在图像上绘制一个圆形。 您可以单独传递x，y，半径 或 作为元组(x，y，radius)传递。

  • color - 是用于灰度或RGB565图像的元组。默认为白色。但是，您也可以传递灰度图像的基础像素值(0-255)或RGB565图像的字节反转RGB565值。
  • thickness - 控制线的粗细像素。
  • fill - 设置为True以填充圆形。
Image.draw_rectangle(x, y, w, h, color=(255, 255, 255), thickness=1, fill=False)

在图像上绘制一个矩形。 您可以单独传递x，y，w，h或作为元组(x，y，w，h)传递。

  • color - 是用于灰度或RGB565图像的元组。默认为白色。但是，您也可以传递灰度图像的基础像素值(0-255)或RGB565图像的字节反转RGB565值。
  • thickness - 控制线的粗细像素。
  • fill - 设置为True以填充矩形。
Image.draw_cross(x, y, color=(255, 255, 255), size=5, thickness=1)

在图像上绘制一个十字。 您可以单独传递x，y或作为元组(x，y)传递。

  • color -- 是用于灰度或RGB565图像的RGB888元组。默认为白色。但是，您也可以传递灰度图像的基础像素值(0-255)或RGB565图像的字节反转RGB565值。
  • size -- 控制十字线的延伸长度。
  • thickness -- 控制边缘的像素厚度。

返回图像对象，以便您可以使用 . 表示法调用另一个方法。

不支持压缩图像和bayer图像。

Image.draw_arrow(x0, y0, x1, y1, color=(255, 255, 255), thickness=1)

在图像上绘制一条从(x0，y0)到(x1，y1)的箭头。

  • color - 是用于灰度或RGB565图像的元组。默认为白色。但是，您也可以传递灰度图像的基础像素值(0-255)或RGB565图像的字节反转RGB565值。
  • thickness - 控制线的粗细像素。
Image.draw_image(image, x, y, x_scale=1.0, y_scale=1.0, alpha=256)

绘制一个 image ，其左上角从位置x，y开始。

  • x_scale -- 控制图像在x方向(浮点数)缩放的程度。
  • y_scale -- 控制图像在y方向(浮点数)缩放的程度。
  • alpha -- 控制另一幅图像与这幅图像的混合程度。 alpha 应该是0到256之间的一个整数值。接近零的值会将更多其他图像混合到该图像中，而接近256的值则相反。

返回图像对象，以便您可以使用 . 表示法调用另一个方法。

不支持压缩图像和bayer图像。

Image.get_pixel(x, y)

灰度图：返回(x, y)位置的灰度像素值。

RGB565：返回(x, y)位置的RGB888像素元组(r, g, b)。

不支持压缩图像。

Image.set_pixel(x, y, pixel)

灰度图：将(x, y) 位置的像素设置为灰度值 pixel 。

RGB图像：将(x, y) 位置的像素设置为RGB888元组(r, g, b) pixel 。

不支持压缩图像。

Image.mean_pool(x_div, y_div)

在图像中找到 x_div * y_div 正方形的平均值，并返回由每个正方形的平均值组成的修改图像。

此方法允许您在原来图像上快速缩小图像。

不支持压缩图像和bayer图像。

Image.to_rainbow()

将图像转换为彩虹图像。 此方法也会修改基础图像像素，以字节为单位更改图像大小，因此只能在RGB565图像上进行。

Image.copy(roi, copy_to_fb=True)

创建一个图像对象的副本。

  • roi -- 是一个用以复制的矩形的感兴趣区域(x, y, w, h)。如果未指定，ROI即复制整个图像的图像矩形。但这不适用于JPEG图像。
  • copy_to_fb -- 如果 copy_to_fb 为 True ，则该方法将帧缓冲替换为图像。 帧缓冲区具有比堆大得多的空间，并且可以容纳大图像。
Image.to_grayscale(copy=False, rgb_channel=-1)

将图像转换为灰度图像。 此方法也会修改基础图像像素，以字节为单位更改图像大小，因此只能在灰度图像或RGB565图像上进行。 否则 copy 必须为True才能在堆上创建新的修改图像。

rgb_channel 如果设置为0/1/2，则分别从R/G/B通道创建一个灰度图像， 而如果在 RGB565 图像上调用此方法，则从 RGB565 像素计算灰度值。

返回图像对象，以便您可以使用 . 表示法调用另一个方法。

不支持压缩图像和bayer图像。

Image.resize(w, h)

改变图像大小, w 、h 为图像修改后的图像宽高

Image.find_blobs(thresholds, invert=False, roi=None, x_stride=2, y_stride=1, area_threshold=10, pixels_threshold=10, merge=False, margin=0)

查找图像中所有色块，并返回一个包括每个色块的色块对象的列表。请观察 blob 对象以获取更多信息。

  • thresholds - 必须是元组列表。[(lo, hi), (lo, hi), ..., (lo, hi)] 定义你想追踪的颜色范围。对于灰度图像，每个元组需要包含两个值-最小灰度值和最大灰度值。仅考虑落在这些阈值之间的像素区域。对于RGB565图像，每个元组需要有六个值(l_lo，l_hi，a_lo，a_hi，b_lo，b_hi) - 分别是LAB L，A和B通道的最小值和最大值。为方便使用，此功能将自动修复交换的最小值和最大值。此外，如果元组大于六个值，则忽略其余值。相反，如果元组太短，则假定其余阈值处于最大范围。
  • invert - 反转阈值操作，像素在已知颜色范围之外进行匹配，而非在已知颜色范围内。
  • roi - 感兴趣区域的矩形元组(x，y，w，h)。如果未指定，ROI即整个图像的图像矩形。操作范围仅限于 roi 区域内的像素。
  • x_stride - 查找某色块时需要跳过的x像素的数量。找到色块后，直线填充算法将精确像素。若已知色块较大，可增加 x_stride 来提高查找色块的速度。
  • y_stride - 查找某色块时需要跳过的y像素的数量。找到色块后，直线填充算法将精确像素。若已知色块较大，可增加 y_stride 来提高查找色块的速度。
  • area_threshold - 若一个色块的边界框区域小于 area_threshold ，则会被过滤掉。
  • pixel_threshold - 若一个色块的像素数小于 pixel_threshold ，则会被过滤掉。
  • merge - 若为True，则合并所有没有被过滤掉的色块，这些色块的边界矩形互相交错重叠。
  • margin - 可在相交测试中用来增大或减小色块边界矩形的大小。例如：边缘为1、相互间边界矩形为1的色块将被合并。

合并色块使颜色代码追踪得以实现。每个色块对象有一个代码值 code ，该值为一个位向量。 例如：若您在 image.find_blobs 中输入两个颜色阈值，则第一个阈值代码为1，第二个代码为2（第三个代码为4，第四个代码为8，以此类推）。 合并色块对所有的code使用逻辑或运算，以便您知道产生它们的颜色。这使得您可以追踪两个颜色，若您用两种颜色得到一个色块对象，则可能是一种颜色代码。

若您使用严格的颜色范围，无法完全追踪目标对象的所有像素，您可能需要合并色块。最后，若您想要合并色块，但不想两种不同阈值颜色的色块被合并，只需分别两次调用 image.find_blobs ，不同阈值色块就不会被合并。

blob 对象为字典类型,含关键字如下述:

关键字 说明
corners 返回对象的4个角的4 (x,y)元组列表。从左上方开始按顺时针顺序返回角。
min_corners 返回包含4个角的4 (x,y)元组的列表，该元组的边界大于该Blob的最小面积矩形的边界。 与 blob.corners() 不同，最小面积矩形的角并不一定位于blob上。
x 色块的边界框的x坐标(int)
y 色块的边界框的y坐标(int)
w 色块的边界框的宽
h 色块的边界框的高
pixels 属于色块(int)一部分的像素数量
cx 色块(int)的中心x位置
cy 色块(int)的中心y位置
rotation 返回色块的旋转（单位：弧度）。如果色块类似铅笔或钢笔，那么这个值就是介于0-180之间的唯一值。 如果这个色块圆的，那么这个值就没有效用。
rotation_deg 以度为单位返回blob的旋转角度。
rotation_rad 以弧度为单位返回blob的旋转度数。这个方法比 blob.rotation() 更具描述性。
code 返回一个32位的二进制数字，其中为每个颜色阈值设置一个位，这是色块的一部分。 例如，如果您通过 image.find_blobs 来寻找三个颜色阈值，这个色块可以设置为0/1/2位。 注意：除非以 merge=True 调用 image.find_blobs ，否则每个色块只能设置一位。 那么颜色阈值不同的多个色块就可以合并在一起了。 您也可以用这个方法以及多个阈值来实现颜色代码跟踪。
count 返回合并到此Blob中的Blob数。
perimeter 返回该blob周长上的像素数。
roundness 返回0到1之间的值，表示对象的圆度。一个圆将是1。
elongation 返回一个介于0和1之间的值，该值表示对象的长度（不是圆形）。一条线将是1。
area 返回色块周围的边框面积(w * h)
density 返回这个色块的密度比。这是在色块边界框区域内的像素点的数量。 总的来说，较低的密度比意味着这个对象的锁定得不是很好。 结果在0和1之间。
Image.find_apriltags()

查找图像内的所有AprilTag, 并返回一个 image.apriltag 对象的列表。请参考 image.apriltag 对象以获取更多信息。

与二维码相比，AprilTags可在更远距离、较差光线和更扭曲的图像环境下被检测到。 AprilTags可应对所有种类的图像失真问题，而二维码并不能。也就是说，AprilTags只能将数字ID编码作为其有效载荷。 AprilTag使用的是 TAG36H11 。

apriltag 对象为字典类型,含关键字如下述:

关键字 说明
corners 返回对象的4个角的4 (x,y)元组列表。从左上方开始按顺时针顺序返回角。
x AprilTag的边界框的x坐标(int)
y AprilTag的边界框的y坐标(int)
cx AprilTag(int)的中心x位置
cy AprilTag(int)的中心y位置
id 返回AprilTag的数字ID。TAG36H11 -> 0 to 586。
rotation 返回以弧度计的AprilTag的旋度(int)。
decision_margin 返回AprilTag匹配的色饱和度（取值0.0 - 1.0），其中1.0为最佳。
hamming 返回AprilTag的可接受的数位误差数值。
goodness 返回AprilTag图像的色饱和度（取值0.0 - 1.0），其中1.0为最佳。
x_translation 返回距离摄像机x方向的变换，距离的单位未知。
y_translation 返回距离摄像机y方向的变换，距离的单位未知。
z_translation 返回距离摄像机z方向的变换，距离的单位未知。
x_rotation 返回以弧度计的AprilTag在X平面上的旋度。例：目视AprilTag，从左至右移动摄像头。
y_rotation 返回以弧度计的AprilTag在Y平面上的旋度。例：目视AprilTag，从上至下移动摄像头。
z_rotation 返回以弧度计的AprilTag在Z平面上的旋度。例：目视AprilTag，旋转摄像头。

Sensor 类

摄像头传感器模块，进行摄像头配置及图像抓取等，用于控制开发板摄像头完成摄像任务。

构建对象

class k210.Sensor(repl)
snapshot()

摄像头拍摄图像,返回 Image 对象。

set_vflip(enable)

垂直翻转模式。True 打开或 False 关闭。默认关闭。

set_hmirror(enable)

水平镜像模式。True 打开或 False 关闭。默认关闭。

set_framesize(framesize)

用于设置摄像头输出帧大小，k210最大支持VGA格式，大于VGA将无法获取图像。推荐设置为 Sensor.QVGA 大小。

  • Sensor.QVGA -- 320x240
  • Sensor.QQVGA -- 160x120
  • Sensor.QQQVGA -- 80x60
  • Sensor.QQQQVGA -- 40x30
set_pixformat(format)

用于设置摄像头输出格式,推荐设置为 Sensor.RGB565 格式

  • Sensor.RGB565 -- 8-bits per pixel.
  • Sensor.GRAYSCALE -- 16-bits per pixel.
set_windowing(roi)

设置摄像头窗口大小。例如：你可以 set_windowing((224,224)) ， 然后 Sensor.snapshot() 以捕捉由摄像头输出的320*240分辨率的224x224中心像素。 您可使用窗口来获得定制的分辨率。

skip_frames([n, time])

跳过指定帧数或者跳过指定时间内的图像，让相机图像在改变相机设置后稳定下来

  • n -- 跳过 n 帧图像
  • time -- 跳过指定时间，单位为ms

若 n 和 time 皆未指定，该方法跳过300毫秒的帧；若二者皆指定，该方法会跳过 n 数量的帧，但将在 time 毫秒后返回

run(enable)

启动或关闭捕获图像功能(默认经过复位，设置帧大小，设置像素格式后会自动启动摄像头，不调用run(1)也会开始采集图像)

  • enable -- 1 表示开启 0 表示停止
shutdown(enable)

关闭摄像头/切换摄像头

width()

获取摄像头分辨率宽度

height()

获取摄像头分辨率高度

reset([freq=24000000, set_regs=True, dual_buff=False])

重置并初始化摄像头

set_colorbar(enable)

将摄像头设置为彩条测试模式。

开启彩条测试模式后，摄像头会输出一彩条图像，常用来检测摄像机总线是否连接正确。

set_brightness(brightness)

设置摄像头亮度

  • brightness -- 摄像头亮度，范围为[-2,+2]
set_contrast(contrast)

设置摄像头对比度

  • contrast -- 摄像头对比度，范围为[-2,+2]
set_saturation(saturation)

设置摄像头饱和度

  • saturation -- 摄像头饱和度，范围为[-2,+2]
set_auto_gain(enable, gain_db)

设置摄像自动增益模式

  • enable -- 1 表示开启自动增益 0 表示关闭自动增益
  • gain_db -- 关闭自动增益时，设置的摄像头固定增益值，单位为dB

如果需要追踪颜色，需要关闭自动增益

get_gain_db()

获取摄像头增益值

set_auto_whitebal(enable)

设置摄像自动白平衡模式,默认打开

LCD 类

显示屏控制

构建对象

class k210.LCD
display(image[, roi, oft])

在液晶屏上显示一张 image（GRAYSCALE或RGB565）。

  • image -- 为Image对象
  • roi -- 一个感兴趣区域的矩形元组(x, y, w, h)。若未指定，即为图像矩形
  • oft -- 图像显示位置
init([type=1, freq=15000000, color=LCD.BLACK])

初始化 LCD 屏幕显示

clear(color=LCD.BLACK)

将液晶屏清空为黑色或者指定的颜色

LCD.draw_string(x, y, text [, font_color=LCD.RED, bg_color=LCD.BLACK]):

在lcd屏上绘制文本。从(x,y)位置开始绘制text文本, font_color 为文本的颜色。bg_color 为背景颜色。

rotation(dir)

设置 LCD 屏幕方向

  • dir -- 取值范围 [0,3]， 从0到3依次顺时针旋转
mirror(invert)

设置 LCD 是否镜面显示

  • invert -- 是否镜面显示
width()

返回 LCD 的宽度（水平分辨率）

height()

返回 LCD 的高度（垂直分辨率）

deinit()

注销 LCD 驱动，释放I/O引脚

颜色常量

BLACK
NAVY
DARKGREEN
DARKCYAN
MAROON
PURPLE
OLIVE
LIGHTGREY
DARKGREY
BLUE
GREEN
RED
MAGENTA
YELLOW
WHITE
ORANGE
GREENYELLOW
PINK

KPU 类

KPU是通用的神经网络处理器，它可以在低功耗的情况下实现卷积神经网络计算，时时获取被检测目标的大小、坐标和种类，对人脸或者物体进行检测和分类。

KPU 具备以下几个特点：

  • 支持主流训练框架按照特定限制规则训练出来的定点化模型
  • 对网络层数无直接限制，支持每层卷积神经网络参数单独配置，包括输入输出通道数目、输入输 出行宽列高
  • 支持两种卷积内核 1x1 和 3x3
  • 支持任意形式的激活函数
  • 实时工作时最大支持神经网络参数大小为 5.5MiB 到 5.9MiB
  • 非实时工作时最大支持网络参数大小为（Flash 容量-软件体积）

构建对象

class k210.KPU
load(path)

从flash或者文件系统中加载模型。加载后,返回 kpu_net 模型网络对象 。path 可以是模型在 flash 中的偏移大小,如 0xd00000 表示模型烧录在13M起始的地方,或者模型在文件系统中为文件名， 如 "/sd/xxx.kmodel"

AI Camera 、1956 、实验箱均在flash里烧录好一些常用的模型,如下:

模型 flash地址
人脸追踪(yolo2) 0x300000
手写数字(分类器) 0x600000
20类(yolo2) 0x640000
init_yolo2(kpu_net, threshold, nms_value, anchor_num, anchor)

为yolo2网络模型传入初始化参数。

  • kpu_net -- KPU.load() 返回的模型网络对象
  • threshold -- 概率阈值
  • nms_value -- box_iou 门限
  • anchor_num -- 锚点数
  • anchor -- 锚点参数与模型参数一致
run_yolo2(kpu_net, image_t)

运行yolo2网络。如侦测到对象,函数会返回含侦测到对象的列表,无,则返回 None 。每个对象为一个字典类型的成员。返回如下:

>>> [{'classid': 14, 'objnum': 1, 'w': 302, 'index': 0, 'y': 5, 'x': 19, 'h': 240, 'value': 0.546819},{'classid': 14, 'objnum': 1, 'w': 232, 'index': 0, 'y': 38, 'x': 0, 'h': 216, 'value': 0.898214}]
  • kpu_net -- KPU.load() 返回的模型网络对象
  • image_t -- 从 sensor 采集到的图像
forward(kpu_net, img)

计算已加载的神经网络网络模型。返回,模型运算的最终结果,为元组类型,可用于图像分类的模型应用。

  • kpu_net -- KPU.load() 返回的模型网络对象
  • img -- 从 sensor 采集到的图像
deinit()

反初始化,释放模型资源。

K210外设

像AI Camera 、1956 、实验箱会有一些外围设备,与K210连接的,由K210控制。可使用下列类,与K210交互,间接的控制外设。

Motor类

电机控制

class k210.Motor(channel, repl)
speed

获取速度或设置速度

Light类

灯控制

class k210.Light(repl, name='light')
on()

灯控制,打开。

off()

灯控制,关闭。

Button类

按键控制

class k210.Button(repl, name='btn')
is_pressed()

返回当前是否按住。 True 表示按键按下，False 则未按下。

was_pressed()

返回 True 或 False 指示自设备启动以来或上次调用此方法以来是否按下按钮。调用此方法将清除按下状态，因此必须再次按下按钮，然后才能再次返回 True 。

get_presses()

返回按键的运行总数，并在返回之前将该总数重置为零。

Ultrasonic类

超声波

class k210.Ultrasonic(repl, name='ultrasonic')
distance

获取超声波的距离值