openmv特征点识别

OpenMV可以通过使用不同的标注函数来进行特征点识别。以下是一些常用的标注函数及其用法：

1. `image.draw_line((x0, y0, x1, y1), color=White)`: 在图像中画一条直线，起点坐标为(x0, y0)，终点坐标为(x1, y1)。

2. `image.draw_rectangle((x, y, w, h), color=White)`: 在图像中画一个矩形框，左上角坐标为(x, y)，宽度为w，高度为h。

3. `image.draw_circle(x, y, radius, color=White)`: 在图像中画一个圆，圆心坐标为(x, y)，半径为radius。

4. `image.draw_cross(x, y, size=5, color=White)`: 在图像中画一个十字，size参数表示十字两侧的长度。

5. `image.draw_string(x, y, text, color=White)`: 在图像中写字，8x10像素的字体。

对于颜色识别，可以使用`img.find_blobs([red_threshold_01], area_threshold=150)`来找到目标颜色的色块。其中，`red_threshold_01`是红色的阈值，`area_threshold`是面积阈值，用于过滤掉面积较小的色块。找到色块后，可以使用`blob.cx()`和`blob.cy()`来获取色块外框的中心坐标，`blob.rotation()`来获取色块的旋转角度，`blob.area()`来获取色块的面积。

如果需要识别多种颜色，可以使用`img.find_blobs([red, blue, yellow], merge=True)`来合并所有重叠的色块，并分别使用`img.find_blobs([red], merge=True)`、`img.find_blobs([blue], merge=True)`和`img.find_blobs([yellow], merge=True)`来获取各个颜色的色块。

总结起来，OpenMV可以通过标注函数和颜色识别函数来实现特征点识别。