帮我改进python代码，实现openMV对黑色物体的识别，并传出底部舵机转动的角度

在OpenMV摄像头的Python脚本中，为了实现对黑色物体的识别并控制底部舵机的转动角度，你可以使用OpenMV Cam库以及一些基本的图像处理技术。以下是一个简化的示例，假设你已经安装了`opencv4mv2`库：

import sensor, image, time, math, servo

# 初始化传感器和摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
servo.attach(servo.PORTA)  # 替换PORTA为你实际使用的舵机端口

# 设置阈值用于区分黑色物体
threshold = 100  # 黑色物体像素值的下限

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

    # 转化为灰度图像以便于黑白对比
    gray_img = img.lenscontrast()

    # 应用阈值，将图像二值化
    _, binary_img = gray_img.threshold(threshold, 255, sensor.THRESH_BINARY)

    # 找到所有的边缘（白色区域）
    contours = binary_img.findContours(method=sensor.RETR_EXTERNAL, mode=sensor.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    if len(contours) > 0:  # 如果找到至少一个轮廓
        contour = max(contours, key=cv2.contourArea)  # 取面积最大的轮廓
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)  # 计算轮廓的边界信息

        # 检查是否是底部的物体（例如基于位置判断）
        if y > (img.height * 0.7):  # 假设物体靠近底部
            angle = -math.atan((y - img.height / 2) / w) * 180 / math.pi  # 根据物体位置计算旋转角度
            servo.angle(angle)  # 控制舵机转动

        # 在图像上绘制轮廓
        img.draw_rectangle(x, y, w, h, color=(255, 0, 0))

    # 显示结果
    img.show()

在这个例子中，我们首先获取RGB图像然后转换为灰度，设置阈值以突出黑色物体。接下来，我们查找轮廓并对底部的物体进行响应。你需要根据实际情况调整阈值、判断条件等。

**相关问题--:**
1. OpenMV如何安装opencv4mv2库？
2. 如何根据物体位置更准确地确定转动角度？
3. 如果黑色物体遮挡了底部完全，这个方法还适用吗？应该如何改进？