为什么模板匹配运行不了在lcd上面 我是plus

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# 本作品采用MIT许可协议。
# 版权所有 (c) 2013-2023 OpenMV LLC。保留所有权利。
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
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# 模板匹配示例 - 归一化互相关(NCC)
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# 本示例展示了如何使用OpenMV相机的NCC功能将图像块与图像的特定部分进行匹配...
# 但请注意，除非在极其可控的环境中，否则NCC的实用性有限。
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# 警告: NCC功能需要重新设计! 就目前而言，该功能需要大量改进才能实用。
# 本脚本仅用于展示此功能存在，但当前状态并不完善。

# 导入所需模块
import time         # 用于帧率计算
import sensor       # 用于相机控制
import image        # 用于图像处理
import display
from image import SEARCH_EX  # 导入 exhaustive 搜索模式

# 相机初始化
sensor.reset()

# 相机参数设置
sensor.set_contrast(1)        # 设置对比度为1
sensor.set_gainceiling(16)    # 设置增益上限为16
# 使用NCC进行模板匹配时，SEARCH_EX模式最大支持QQVGA分辨率
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
# 可通过设置窗口区域来减少搜索范围
# sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60))
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)  # 使用灰度图以提高匹配准确性

lcd = display.SPIDisplay()

# 加载模板图像
# 模板应为小尺寸灰度图像(如32x32像素)
template = image.Image("/2.pgm")

# 创建时钟对象用于FPS计算
clock = time.clock()

# 主循环：持续进行模板匹配
while True:
    clock.tick()                  # 更新时钟
    img = sensor.snapshot()       # 捕获当前图像帧
    lcd.write(sensor.snapshot())
    # 调用find_template方法进行模板匹配
    # 参数说明:
    #   template: 待搜索的模板图像
    #   threshold: 匹配阈值(0-1)，值越高表示匹配越严格
    #   step: 搜索步长，值越大搜索速度越快但精度可能降低
    #   search: 搜索算法类型，可选SEARCH_EX(穷举搜索)或SEARCH_DS(菱形搜索)
    #   roi: 可选参数，指定搜索区域(x, y, w, h)
    # 注意: 
    #   1. ROI必须小于图像且大于模板
    #   2. 使用SEARCH_DS时，step和ROI参数会被忽略
    r = img.find_template(
        template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX
    )  # 可通过取消注释添加ROI限制: , roi=(10, 0, 60, 60))
    
    # 如果找到匹配区域，则在图像上绘制矩形标记
    if r:
        img.draw_rectangle(r)
    
    # 打印当前帧率
    print(clock.fps())
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You are writing to the screen before finding the template. Find the template first and then call lcd.write().