给上述代码逐行添加注释

好的，以下是逐行注释的代码：

THRESHOLD = ((0, 10, -128, 6, -128, 10))  # 阈值，用于图像二值化处理

import sensor, image, time  # 导入OpenMV所需的模块和库
from pyb import LED
import car
from pid import PID
import time
from pyb import UART
import math

rho_pid = PID(p=0.37, i=0)  # 初始化rho_pid的PID算法，设置p和i参数
theta_pid = PID(p=0.001, i=0)  # 初始化theta_pid的PID算法，设置p和i参数

LED(1).on()  # 打开LED灯
LED(2).on()
LED(3).on()

uart = UART(3, 19200)  # 初始化串口对象，设置串口号和波特率

sensor.reset()  # 重置摄像头
sensor.set_vflip(True)  # 设置垂直翻转
sensor.set_hmirror(True)  # 设置水平翻转
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)  # 设置像素格式
sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA)  # 设置帧大小
sensor.skip_frames(time=2000)  # 跳过前2000帧，等待摄像头稳定

clock = time.clock()  # 初始化计时器对象

while True:  # 进入主循环
    clock.tick()  # 计时器开始计时
    img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD])  # 获取当前帧图像，并进行二值化处理
    line = img.get_regression([(100, 100)], robust=True)  # 在二值图像中查找直线

    if line:  # 如果有直线
        rho_err = abs(line.rho()) - img.width() / 2  # 计算rho误差
        if line.theta() > 90:  # 如果直线角度大于90度
            theta_err = line.theta() - 180  # 计算theta误差
        else:
            theta_err = line.theta()  # 否则，theta误差为直线角度

        img.draw_line(line.line(), color=127)  # 在原始图像上绘制直线
        print(rho_err, line.magnitude(), rho_err)  # 打印rho误差、直线长度和rho误差

        if line.magnitude() > 8:  # 如果直线长度大于8个像素
            rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err, 1)  # 计算rho输出
            theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err, 1)  # 计算theta输出
            output = rho_output + theta_output  # 计算总输出

            if output < 0:  # 如果总输出小于0
                output = abs(output) + 100  # 将其取绝对值加上100

            OUTPUT = str(round(output))  # 将总输出四舍五入，转换为字符串
            uart.write(OUTPUT)  # 发送输出数据到串口
            uart.write('\r\n')  # 发送回车符和换行符
            print(OUTPUT)  # 打印输出数据

    pass  # 空语句，不做任何事情