写一个基于openmv摄像头识别红绿蓝三种色块，并用串口发送，并至少使用卡尔曼滤波的代码，我需要串口发送物块的中心坐标和长宽

以下是基于OpenMV摄像头识别红绿蓝三种色块，并使用卡尔曼滤波的代码，并通过串口发送物块的中心坐标和长宽，您可以参考一下：

import sensor
import image
import time
from pyb import UART
from kalman_filter import *

uart = UART(3, 115200, timeout = 2000)

# 设置颜色识别参数
Red_threshold = (0, 82, 13, 50, 1, 47) # 红色阈值
Green_threshold = (22, 100, -62, -27, -15, 45) # 绿色阈值
Blue_threshold = (0, 108, -128, -6, -128, 117) # 蓝色阈值

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 定义Kalmam滤波器列表
kalman_list = []

# 初始化卡尔曼滤波器
def init_kalman_filter(x, P):
    kf = KalmanFilter(x, P)
    kalman_list.append(kf)

# 颜色块中心计算函数
def get_color_blobs_center(blobs):
    if blobs:
        centers = []
        for b in blobs:
            centers.append((b.cx(), b.cy()))
        return centers
    else:
        return []

# 发送数据到串口函数
def uart_send(id, x, y, w, h):
    uart.write("%d:(%d,%d,%d,%d)\r\n" % (id, x, y, w, h))

# 主循环
while True:
    img = sensor.snapshot()
    red_blobs = img.find_blobs([Red_threshold])
    green_blobs = img.find_blobs([Green_threshold])
    blue_blobs = img.find_blobs([Blue_threshold])

    # 绘制识别到的颜色块
    for b in red_blobs:
        img.draw_rectangle(b.rect())
        img.draw_cross(b.cx(), b.cy())
    for b in green_blobs:
        img.draw_rectangle(b.rect(), color = (0,255,0))
        img.draw_cross(b.cx(), b.cy(), color = (0,255,0))
    for b in blue_blobs:
        img.draw_rectangle(b.rect(), color = (0,0,255))
        img.draw_cross(b.cx(), b.cy(), color = (0,0,255))

    # 卡尔曼滤波
    for i in range(len(kalman_list)):
        # 如果识别不到颜色块，则预测
        if not (i == 0 and red_blobs) and not (i == 1 and green_blobs) and not (i == 2 and blue_blobs):
            kalman_list[i].predict()
        # 如果识别到颜色块，则测量更新
        else:
            b = red_blobs[0] if i == 0 and red_blobs else green_blobs[0] if i == 1 and green_blobs else blue_blobs[0]
            z = (b.cx(), b.cy(), b.w(), b.h())
            kalman_list[i].update(z)

    # 发送数据到串口
    red_center = kalman_list[0].get_estimate()
    if red_center != None:
       uart_send(0, int(red_center[0]), int(red_center[1]), int(red_center[2]), int(red_center[3]))
    green_center = kalman_list[1].get_estimate()
    if green_center != None:
        uart_send(1, int(green_center[0]), int(green_center[1]), int(green_center[2]), int(green_center[3]))
    blue_center = kalman_list[2].get_estimate()
    if blue_center != None:
        uart_send(2, int(blue_center[0]), int(blue_center[1]), int(blue_center[2]), int(blue_center[3]))

    time.sleep(20)

在代码中，我们首先设置了三种颜色的阈值，然后在主循环中使用OpenMV的颜色识别函数找到红、绿、蓝三种颜色的块，并将其绘制到图像上。

接下来，我们使用卡尔曼滤波对三种颜色的块进行跟踪。对于每个颜色的块，我们都创建一个相应的Kalmam滤波器，并在处理图像时对其进行预测和更新。如果没有识别到当前颜色的块，则仅进行预测；如果识别到了当前颜色的块，则进行测量更新。另外，对于第一次识别到颜色块的情况，我们需要先进行初始化。

最后，在发送数据到串口时，我们使用Kalmam滤波器估计的物块中心坐标和大小来定义消息。消息的格式为“id:(x,y,w,h)”（id为红、绿、蓝三种颜色的标识符，x和y是物块的中心坐标，w和h是物块的长和宽）。