openmv 多颜色识别

OpenMV是一个开源的机器视觉模块，它允许你很容易地通过Python语言来实现各种图像处理和视觉识别功能。在多颜色识别方面，OpenMV使用了摄像头来捕捉图像，并通过图像处理算法来识别和区分不同的颜色。

多颜色识别通常涉及到以下几个步骤：

1. 颜色空间转换：将图像从RGB颜色空间转换到更易于颜色区分的颜色空间，如HSV或Lab颜色空间。HSV颜色空间中的H（色调）分量特别适合用于颜色识别。

2. 颜色阈值设置：根据需要识别的颜色，设置相应的颜色阈值。例如，如果要识别红色，需要确定红色在HSV空间中的阈值范围。

3. 形态学操作：对图像进行开运算或闭运算等形态学处理，以消除小的噪点或填补物体中的小洞，使颜色区域更加清晰。

4. 寻找颜色区域：使用颜色阈值在图像中寻找对应的颜色区域，并计算这些区域的位置和大小。

5. 区域分析：对找到的颜色区域进行进一步分析，如统计颜色区域数量、检测颜色区域的轮廓等。

下面是一个简单的代码示例，展示了如何在OpenMV上实现多颜色识别：

import sensor, image, time

# 设置摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 设置颜色阈值
# 以HSV颜色空间为例，下面的代码将识别颜色在红色区域内的像素点
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)
green_threshold = (60, 100, 15, 127, 15, 127)
blue_threshold = (90, 100, 15, 127, 15, 127)

while(True):
    img = sensor.snapshot()
    # 寻找红色区域
    for blob in img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True):
        img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255))
        img.draw_line(blob.major_axis_line(), color=(0))
        img.draw_line(blob.minor_axis_line(), color=(0))
        img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255))
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(0))

    # 寻找绿色区域
    for blob in img.find_blobs([green_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True):
        img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255))
        img.draw_line(blob.major_axis_line(), color=(0))
        img.draw_line(blob.minor_axis_line(), color=(0))
        img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255))
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(0))

    # 寻找蓝色区域
    for blob in img.find_blobs([blue_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True):
        img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255))
        img.draw_line(blob.major_axis_line(), color=(0))
        img.draw_line(blob.minor_axis_line(), color=(0))
        img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255))
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(0))