openmv多模板匹配

OpenMV 是一款基于 MicroPython 的视觉处理模块，它可以用于图像识别和处理。在 OpenMV 中，你可以使用多模板匹配来识别图像中的多个模板。

要使用多模板匹配功能，首先你需要准备好一组模板图像。然后在 OpenMV 中使用 `image.find_template()` 函数来进行匹配。这个函数会在图像中搜索与给定模板最相似的区域，并返回一个矩形框来标识匹配位置。

下面是一个简单的示例代码：

import sensor
import image

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 载入模板图像
template1 = image.Image("/template1.pgm")
template2 = image.Image("/template2.pgm")

while True:
    # 拍摄图像
    img = sensor.snapshot()

    # 在图像中搜索模板1
    r1 = img.find_template(template1)

    # 在图像中搜索模板2
    r2 = img.find_template(template2)

    # 绘制矩形框来标识匹配位置
    if r1:
        img.draw_rectangle(r1)
    if r2:
        img.draw_rectangle(r2)

    # 显示图像
    img.show()

在这个示例中，我们首先初始化摄像头，并载入两个模板图像。然后我们进入一个循环，在每次循环中拍摄一张图像，并使用 `find_template()` 函数来搜索模板的位置。最后，我们将找到的位置用矩形框标识出来，并在屏幕上显示图像。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中你可能需要进行更多的图像处理和算法优化来提高匹配效果。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请继续提问。