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

k210img.find_blobs

k210img.find_blobs是一个函数，用于在K210图像上寻找连通区域（也称为blob）。该函数可以帮助我们在图像中找到具有相似颜色或纹理特征的区域。它接受一张图像作为输入，并返回一个包含所有找到的blob的列表。每个blob都由其边界框（bounding box）和其他属性（例如质心、面积等）描述。我们可以使用这些属性来进一步处理和分析图像中的特定区域。

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。