img.find_blobs

img.find_blobs()是一个函数，用于在图像中查找颜色区域（也称为斑点）。在这个函数中，img表示图像，它是通过sensor.snapshot()函数获得的感光元件中的一张图片。这个函数的第一个参数是thresholds，它表示颜色阈值，也就是我们自己设置的LAB值。通过调用这个函数，可以在图像中找到满足颜色阈值的斑点。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenMV的单颜色识别讲解](https://blog.csdn.net/qq_63922192/article/details/127149866)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

openmv的img.find_blobs

openmv的img.find_blobs函数是用于在图像中寻找颜色块的函数。该函数可以根据给定的颜色范围，在图像中找到满足条件的颜色块，并返回这些颜色块的位置和其他相关信息。

使用img.find_blobs函数的一般步骤如下：
1. 首先，你需要创建一个Image对象，可以通过openmv库中的Image类来实现。
2. 然后，你可以使用Image对象的find_blobs方法来指定颜色范围，并找到图像中的颜色块。
3. 在调用find_blobs方法时，你可以通过设置一些参数来进一步控制颜色块的查找方式，例如设定最小和最大面积、圆度等。
4. 最后，find_blobs方法会返回一个包含所有颜色块信息的列表，你可以通过遍历该列表来获取每个颜色块的位置和其他属性。

需要注意的是，openmv的img.find_blobs函数是基于基于颜色阈值进行查找，因此在使用时需要准确设置颜色范围，以便找到目标颜色块。

img.find_blobs函数用法

img.find_blobs函数是用于在图像中查找blob的函数。它可以根据给定的阈值和其他参数来查找图像中的blob。在使用img.find_blobs函数时，可以设置阈值、ROI（感兴趣区域）、像素阈值和面积阈值等参数来控制查找的结果。\[1\]

其中，阈值参数用于指定要查找的颜色范围，ROI参数用于指定感兴趣的区域，像素阈值参数用于指定blob的像素数量阈值，面积阈值参数用于指定blob的面积阈值。通过调整这些参数，可以根据需要来查找不同大小和颜色的blob。

此外，还可以使用merge参数来控制是否合并重叠的blob。如果将merge参数设置为True，那么会将所有重叠的blob合并为一个。但需要注意的是，这会合并所有的blob，无论是什么颜色的。如果需要分别处理不同颜色的blob，可以分别调用不同颜色阈值的find_blobs函数来查找。\[2\]

在使用固定相框进行查找时，可以通过调用find_blobs函数来查找blob，并在for循环中对每个blob对象进行操作。具体的blob查找顺序是根据图像中blob的位置和大小来确定的。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [03 对find_blobs函数的探究 ---- 查找blobs的方式](https://blog.csdn.net/baidu_25505611/article/details/80183766)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Openmv学习day1——色块识别](https://blog.csdn.net/qq_45225613/article/details/116030131)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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