minimum使用find_blobs

在使用find_blobs函数时，minimum参数用于指定色块的最小面积阈值。只有当色块的面积大于或等于minimum时，才会被识别为有效的色块。这个参数可以帮助过滤掉一些小的噪点或不相关的色块，只保留较大的色块。例如，如果设置minimum=100，那么只有面积大于等于100的色块才会被返回。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [K210学习笔记（九）——色块识别](https://blog.csdn.net/Thousand_drive/article/details/124163791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

我这样使用find_blobs,但是还是报错了，为什么？red_blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=200, area_threshold=200)

根据您提供的代码，您似乎是在使用图像处理库 SimpleCV 中的 `find_blobs` 方法。然而，根据报错信息 "AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'find_blobs'"，这个错误是因为 NumPy 数组对象没有名为 `find_blobs` 的属性。

这个错误通常发生在以下几种情况下：

1. 您可能未正确导入 SimpleCV 库。请确保已经正确安装了 SimpleCV 并从正确的地方导入库。通常的导入语句是 `import SimpleCV as scv`。

2. 您可能未正确初始化图像对象。在调用 `find_blobs` 方法之前，您需要先创建一个 SimpleCV 图像对象。您可以使用 `Image` 类来加载图像文件或者从摄像头读取图像。例如，`img = scv.Image("image.jpg")` 或者 `img = scv.Camera().getImage()`。

3. 您可能使用了错误的对象进行调用。请确保调用 `find_blobs` 方法的对象是一个 SimpleCV 图像对象，而不是一个 NumPy 数组对象。如果需要，可以先将 NumPy 数组转换为 SimpleCV 图像对象。

请检查以上几点，并根据实际情况进行调整和修复。如果问题仍然存在，请提供更多相关的代码和报错信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

color_blobs = img.find_blobs([red,blue, yellow])

color_blobs = img.find_blobs([red, blue, yellow]) 是一个用于在图像中找到一组颜色块的函数调用。接受一个包含待检测颜色的列表作为参数，并返回一个包含检测到的颜色块的列表。

在这个例子中，`red`、`blue`和`yellow`是颜色对象，可能是预定义的颜色常量或者是用于定义颜色范围的参数。`img`代表输入图像。

调用`find_blobs`函数后，返回的`color_blobs`列表包含了找到的颜色块的相关信息，比如位置、大小和像素值等。

请注意，这只是一个示例，实际使用时需要根据具体情况定义和处理颜色对象和图像对象。