openmv色块坐标

OpenMV可以通过颜色识别来找到图像中特定颜色的物体，并返回该物体的坐标。具体步骤如下：

1. 设置颜色阈值，将图像转换为二值图像。
2. 对二值图像进行形态学处理，去除噪点和孤立的像素。
3. 找到二值图像中的轮廓。
4. 对每个轮廓进行面积和位置的计算，得到符合条件的物体的坐标。

以下是一个示例代码，用于识别红色物体并返回其坐标：

import sensor, image, time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 设置颜色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 将图像转换为二值图像
    binary = img.binary([red_threshold])

    # 形态学处理
    binary.erode(1)
    binary.dilate(1)

    # 找到轮廓
    contours = binary.find_contours()

    # 遍历轮廓
    for c in contours:
        # 计算轮廓面积
        area = c.area()

        # 如果面积大于阈值，则认为是目标物体
        if area > 100:
            # 计算物体中心坐标
            cx = c.cx()
            cy = c.cy()

            # 在图像上绘制物体中心点
            img.draw_circle(cx, cy, 5, color = (0, 255, 0))

            # 输出物体中心坐标
            print("x: %d, y: %d" % (cx, cy))