openmv识别黑色边框

### 使用OpenMV实现黑色边框检测

对于使用OpenMV进行黑色边框的图像识别，可以利用其强大的图像处理功能来设计特定的应用程序。由于OpenMV集成了丰富的库支持，能够方便地调用诸如阈值分割、形态学操作等功能来进行目标特征提取。

为了有效地执行黑色边框检测任务，在实际应用中通常会经历预处理阶段，这包括但不限于灰度转换、噪声去除等步骤；接着通过设定合理的黑白界限值分离前景与背景；最后运用边缘探测技术捕捉到边界信息并进一步筛选符合条件的对象轮廓[^3]。

下面是一个简单的例子展示如何编写一段Python脚本来完成上述流程：

import sensor, image, time

# 初始化摄像头模块参数配置
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)  # 设置像素格式为灰色模式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)       # 设定帧大小QVGA (320x240)
sensor.skip_frames(time=2000)           # 跳过初始几帧直到传感器稳定下来
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()                        # 开始追踪运行时间
    
    img = sensor.snapshot()             # 获取当前画面快照作为工作图片对象

    # 应用高斯模糊减少随机噪点影响
    blurred_img = img.gaussian(1)

    # 定义用于区分黑白色彩范围内的HSV色彩空间上下限
    black_threshold = [(0, 80)]

    blobs = blurred_img.find_blobs(black_threshold,
                                  pixels_threshold=200,
                                  area_threshold=200,
                                  merge=True)

    if blobs:
        for b in blobs:
            # 绘制矩形标记出找到的所有匹配区域
            img.draw_rectangle(b.rect())
            
            # 计算中心位置并绘制十字准星指示
            img.draw_cross(b.cx(), b.cy())

    print(clock.fps())                  # 打印每秒传输速率(FPS)于串口监视器上

此段代码实现了基本的功能需求——即从连续视频流当中自动寻找可能存在黑色边界的物体，并加以标注显示出来。值得注意的是这里采用了`find_blobs()`方法配合自定义的颜色区间条件去定位可能存在的深色斑块，再结合几何形状判断最终确认是否属于预期中的“边框”。