openmv颜色形状同时识别

OpenMV可以使用图像处理技术来同时识别颜色和形状。下面是一些基本的步骤：

1. 利用OpenMV的颜色追踪功能对目标颜色进行追踪和分割。
2. 利用OpenMV的形状检测功能来检测目标的形状。
3. 将颜色和形状信息结合在一起，以识别目标。

以下是一些示例代码，可以根据自己的需求进行修改：

import sensor, image, time

# 设置颜色追踪参数
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 设置红色阈值
sensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧尺寸
sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过一些帧以使摄像头适应环境
sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益（AGC）
sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭自动白平衡（AWB）
clock = time.clock()

# 设置形状检测参数
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)] # 设定阈值
roi = [0, 0, 320, 240] # 设定感兴趣区域
pixels_threshold = 50 # 像素阈值
delta = 10 # Delta 值

while(True):
    clock.tick() # 开始计时
    img = sensor.snapshot() # 拍摄一张图片
    blobs = img.find_blobs([red_threshold]) # 查找红色色块
    if blobs:
        for b in blobs:
            # 绘制边框
            img.draw_rectangle(b[0:4])
            img.draw_cross(b[5], b[6])
            # 识别形状
            rect = b.rect()
            x = rect[0]
            y = rect[1]
            w = rect[2]
            h = rect[3]
            img.draw_rectangle((x,y,w,h), color = (0,255,0))
            roi = [x,y,w,h] # 设定感兴趣区域
            for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_roi = roi[0], y_roi = roi[1], w_roi = roi[2], h_roi = roi[3]):
                img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255,0,0)) # 绘制圆形
    print(clock.fps()) # 打印帧率

这是一个基本的代码框架，可以根据需要进行修改。在此基础上，可以通过添加更多的形状检测方法和颜色追踪算法来提高识别的准确性和效率。