openmv颜色形状同时识别

在OpenMV中，你可以通过使用颜色追踪和机器学习分类器来同时识别物体的颜色和形状。

首先，你可以使用OpenMV的颜色追踪功能来识别物体的颜色。你可以使用`find_blobs()`函数来检测图像中的颜色块，然后使用`draw_cross()`函数在颜色块中心绘制十字架，以便跟踪它们的运动。

接下来，你可以使用OpenMV的机器学习分类器来识别物体的形状。你需要先准备一些训练数据，包括具有不同形状的物体的图像。然后使用OpenMV的`image`模块预处理图像数据，以便能够将其用于机器学习算法。你可以使用`train_haar_cascade()`函数训练一个Haar级联分类器，该分类器可以识别特定形状的物体。

最后，你可以将这两个功能结合起来，使用颜色追踪来定位物体，并使用机器学习分类器来确定其形状。你可以使用`get_similarity()`函数比较检测到的物体的形状与训练数据中的形状，以确定它们是否匹配。

需要注意的是，颜色追踪和机器学习分类器都需要适当的调整和优化才能实现最佳的性能和准确性。