写一个openmv分别识别到红蓝白

以下是一个使用OpenMV识别红色、蓝色和白色的示例代码：

import sensor, image, time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 设置颜色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # RGB颜色空间中红色的阈值
blue_threshold = (0, 64, -128, -64, -128, -64) # RGB颜色空间中蓝色的阈值
white_threshold = (200, 255, 200, 255, 200, 255) # RGB颜色空间中白色的阈值

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 寻找红色区域
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])

    # 绘制红色区域的矩形框
    for b in blobs:
        img.draw_rectangle(b[0:4])
        img.draw_cross(b[5], b[6])

    # 寻找蓝色区域
    blobs = img.find_blobs([blue_threshold])

    # 绘制蓝色区域的矩形框
    for b in blobs:
        img.draw_rectangle(b[0:4])
        img.draw_cross(b[5], b[6])

    # 寻找白色区域
    blobs = img.find_blobs([white_threshold])

    # 绘制白色区域的矩形框
    for b in blobs:
        img.draw_rectangle(b[0:4])
        img.draw_cross(b[5], b[6])

在此示例代码中，我们首先初始化了摄像头，并设置了RGB565图像格式和QVGA帧大小。然后，我们跳过了前2000帧，以便摄像头可以自适应光线和白平衡。接下来，我们分别设置了红色、蓝色和白色的阈值，并在循环中不断识别图像中的颜色，并绘制相应的矩形框和交叉点。

需要注意的是，颜色阈值可能需要根据实际情况进行调整。可以通过OpenMV IDE中的色块检测工具来帮助确定阈值。