openmv寻找同时满足 (92, 100, -15, 14, -15, 10)和(22, 93, -57, -32, -34, 30)两个阈值的色块

OpenMV是一款基于ARM Cortex-M系列微控制器的开源计算机视觉库，它主要用于嵌入式设备上进行图像处理和机器视觉应用。如果你想使用OpenMV来寻找图像中同时满足两个特定颜色阈值（像是RGB值）的色块，可以按照以下步骤操作：

1. **初始化相机**：首先，你需要通过OpenMV的API打开摄像头并设置分辨率。

2. **图像预处理**：对获取的图像进行色彩空间转换，比如从默认的RGB转到HSV（色调、饱和度、亮度），因为通常在颜色查找时，HSV更适合于颜色的匹配。

3. **设定阈值**：创建两个阈值数组分别对应给定的条件 `(92, 100, -15, 14, -15, 10)` 和 `(22, 93, -57, -32, -34, 30)`，然后分别使用`threshold()`函数设置HSV范围内的二值化。

   lower_threshold = (92, 100, -15)
   upper_threshold = (14, -15, 10)

   mask1 = camera.color_threshold(image, ColorSpace.HSV, lower_threshold, upper_threshold)

4. **区域检测**：利用OpenMV提供的`contours()`函数检测出满足第一个阈值的色块边界，并记录它们的位置。

   contours1, _ = contours(mask1)

5. **再次设置阈值和重复步骤**：同样的方法设置第二个阈值和检测色块，但这次需要排除第一步已经找到的色块，避免重复计数。

6. **合并结果**：最后将两次检测的结果结合，找出同时满足两个阈值的色块。

注意，OpenMV的内存和计算能力有限，处理复杂的图像可能会有性能限制。如果你的色块搜索需求非常复杂，可能需要优化算法或者考虑升级到更强大的开发板和软件环境。