openmv二值化后寻找色块

OpenMV是一款开源的嵌入式计算机视觉模块，专为微型设备设计，用于进行图像处理和机器视觉任务。在OpenMV中，二值化是一个常见的预处理步骤，用于将彩色或灰度图像转换为只有两个亮度等级（通常是黑色和白色）的图像，以便更容易地检测和分析目标。

如果你想要在OpenMV中寻找色块（也就是图像中的特定颜色区域），你可以按照以下步骤操作：

1. **图像二值化**：
- 通过调用`threshold()`函数，设置阈值，比如使用OTSU算法自动确定阈值，或者手动指定，将图像转换为二值图像。

   import sensor, image, time

   sensor.reset() # 初始化摄像头
   sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置图像格式为灰度
   sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小
   while True:
       img = sensor.snapshot()
       img.threshold(100, 255, sensor.GRAYSCALE) # 基于阈值二值化

2. **查找色块**：
- 使用`find_contours()`函数识别出图像中的轮廓，即色块边界。
- 遍历轮廓并根据需要进行区域填充、过滤或测量。

   contours = img.find_contours()
   for contour in contours:
       x, y, w, h = contour.get_box() # 获取轮廓的边界信息
       img.draw_rectangle((x, y, w, h)) # 在原图上标记色块

3. **颜色匹配**：
- 如果你想找特定颜色的色块，可能需要先将原始图像转换回彩色模式，然后使用`threshold_color()`函数。

   img.color_threshold([50, 50, 50], [100, 100, 100]) # 匹配特定色彩范围
   contours = img.find_contours()

相关问题：
1. OpenMV支持哪些颜色空间进行二值化？
2. 如何在OpenMV中避免误识别其他相似颜色的色块？
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