openmv二值化识别色环代码

OpenMV是一款嵌入式机器视觉平台，主要用于物联网(IoT)项目中的图像处理。在OpenMV中进行二值化识别色环通常涉及到摄像头采集图像、预处理、颜色提取以及阈值二值化等步骤。这里提供一个简化版的示例代码，假设你想识别红绿蓝(RGB)色环：

#include <OpenMV.h>

// 定义色环的颜色范围
#define RED_MIN (0, 50, 50)
#define RED_MAX (10, 255, 255)
#define GREEN_MIN (40, 50, 50)
#define GREEN_MAX (70, 255, 255)
#define BLUE_MIN (110, 50, 50)
#define BLUE_MAX (180, 255, 255)

void setup() {
  PCL cam;
  cam.init();
}

void loop() {
  Mat frame = cam.read();
  
  // 转换到HSV空间以便于区分颜色
  Mat hsv;
  cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV);
  
  // 对每个颜色范围进行二值化
  Mat red_mask, green_mask, blue_mask;
  inRange(hsv, Scalar(RED_MIN[0], RED_MIN[1], RED_MIN[2]), Scalar(RED_MAX[0], RED_MAX[1], RED_MAX[2])), red_mask);
  inRange(hsv, Scalar(GREEN_MIN[0], GREEN_MIN[1], GREEN_MIN[2]), Scalar(GREEN_MAX[0], GREEN_MAX[1], GREEN_MAX[2])), green_mask);
  inRange(hsv, Scalar(BLUE_MIN[0], BLUE_MIN[1], BLUE_MIN[2]), Scalar(BLUE_MAX[0], BLUE_MAX[1], BLUE_MAX[2])), blue_mask);

  // 求并集获取包含所有目标区域的mask
  Mat combined_mask = bitwise_or(red_mask, bitwise_or(green_mask, blue_mask));
  
  // 找出轮廓并计数
  vector<vector<Point>> contours;
  findContours(combined_mask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
  int red_count = contourArea(contours[0]);
  int green_count = contourArea(contours[1]);
  int blue_count = contourArea(contours[2]);

  // 根据颜色数量做出相应判断或动作
  if (red_count > green_count && red_count > blue_count) {
    Serial.print("Detected Red Ring");
  } else if (green_count > red_count && green_count > blue_count) {
    Serial.print("Detected Green Ring");
  } else if (blue_count > red_count && blue_count > green_count) {
    Serial.print("Detected Blue Ring");
  }
}

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能需要对边缘检测、噪声过滤等进行优化。同时，OpenMV库的具体语法可能会有所变化，建议查阅官方文档或最新API。