blob.pixels()像素数量怎么看】

要查看blob的像素数量，您可以使用`blob.pixels()`方法。这个方法将返回blob中的像素数量。以下是一个示例代码：

import sensor, image

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

while True:
    img = sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs(...)
    
    for blob in blobs:
        pixel_count = blob.pixels()
        print("Blob pixel count:", pixel_count)

在上述示例中，我们使用OpenMV的`find_blobs()`函数找到图像中的blob，并通过迭代`blobs`列表来处理每个blob。对于每个blob，我们使用`blob.pixels()`方法获取像素数量，并使用`print()`函数将其输出到终端。

请注意，`find_blobs()`函数需要根据您的具体应用进行设置，以找到适合的blob。您可以根据需要调整参数，例如颜色阈值、区域大小等。

希望这能帮到您！如果您还有其他问题，请随时提问。

相关问题

blob.pixels()

blob.pixels()是一个方法，用于返回色块的像素数量（int）。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【OpenMV学习笔记（一）】识别色块并与STM通信传输中心坐标](https://blog.csdn.net/ltj5201314/article/details/123493537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [OpenMV >> 4. 寻找色块](https://blog.csdn.net/weixin_40973138/article/details/98192724)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [OpenMV色块寻找](https://blog.csdn.net/Mr__Jiangxiaobai/article/details/115438756)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

openmv的blob.elongatio

引用\[1\]:blob.count()函数用于计算合并后的blob数量。如果merge=True，表示多个blob被合并成一个，返回的就是合并后的数量。如果merge=False，表示不进行合并，返回值总是1。可以通过blob\[9\]来获取合并后的blob。\[1\]

引用\[2\]:在openmv中，可以使用find_max函数来找到最大色块的方形区域。该函数会对传入的blobs进行判断，找到面积最大的色块，并返回该色块的信息。\[2\]

引用\[3\]:在openmv中，可以使用find_blobs函数来找到图像中的色块。该函数接受一个颜色阈值列表作为参数，可以同时检测多个颜色。pixels_threshold参数用于设置像素阈值，area_threshold参数用于设置面积阈值，merge参数用于设置是否合并色块。\[3\]

根据提供的引用内容，openmv的blob.elongation属性可以用于获取blob的长宽比。但是在提供的引用内容中没有直接提到blob.elongation属性的具体用法和返回值。如果需要更详细的信息，建议查阅openmv的官方文档或相关资料。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [openmv图像识别](https://blog.csdn.net/he_Microsoft/article/details/127517003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]