基于openmv写一个火点监测代码，要使蜂鸣器执行

OpenMV是一款专为微小嵌入式设备设计的视觉传感器开发板和框架，它包含了一个小型摄像头和一套用于图像处理的库。要在OpenMV上编写一个简单的火点监测代码并利用蜂鸣器报警，你需要了解OpenMV的基本操作和它的Python API。

首先，确保你有一个OpenMV M7或M4开发板，并已安装相应的固件。以下是一个基本步骤：

1. **导入必要的库**：
在OpenMV的Python环境中，你需要`cimg`, `time` 和 `pwm` 库，分别用于图像处理、时间管理和PWM蜂鸣器控制。

import sensor, image, time, pwm

2. **设置摄像头和初始化**：
设置摄像头分辨率和模式。

sensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 颜色格式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 分辨率

3. **创建阈值检测函数**：
使用`threshold()`函数创建一个二值图像，然后找出可能的火点（高亮区域）。

def detect_fire(image):
    gray = image grayscale()
    thresholded = gray.threshold(50, 200, type="dark") # 调整阈值找到明亮部分
    contours = thresholded.findContours(method="convex")
    return contours

4. **循环检测和报警**：
定义一个循环，在每次帧中寻找火点，并在发现火点时启动蜂鸣器。

while True:
    img = sensor.snapshot() # 获取当前帧
    contours = detect_fire(img)

    for contour in contours:
        x, y, w, h = contour.bounding_box() # 计算轮廓边界
        img.draw_rectangle(x, y, w, h, color=(255, 0, 0)) # 标记火点

    if len(contours): # 如果找到火点
        pwm.init(freq=500) # 初始化蜂鸣器
        pwm.start(100) # 启动蜂鸣器，音量100%
        time.sleep_ms(500) # 延迟一段时间，避免频繁触发
        pwm.stop() # 关闭蜂鸣器

**相关问题**:
1. 如何在OpenMV上安装第三方库？
2. OpenMV支持哪些摄像头模式？
3. 如何根据实际环境调整阈值以提高火点检测效果？