openmv利用otsu追踪颜色

可以使用OpenMV来利用Otsu算法进行颜色追踪。Otsu算法是一种自适应的阈值分割算法，可以根据图像的灰度直方图自动选择最佳阈值，从而将图像分割为目标和背景。

以下是一个使用OpenMV进行颜色追踪的示例代码：

import sensor
import image

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

# 配置颜色追踪
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)]  # 设置颜色阈值，这里使用RGB颜色空间的阈值范围
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)

# 开始循环追踪
while True:
    img = sensor.snapshot()  # 获取摄像头图像

    # 将图像转换为HSV颜色空间
    img_hsv = img.to_hsv()

    blobs = img_hsv.find_blobs(thresholds)  # 使用颜色阈值进行图像分割

    if blobs:
        # 找到最大的颜色区域
        max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels())

        # 在图像上绘制矩形框
        img.draw_rectangle(max_blob.rect())
        img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy())

    # 在串口输出颜色区域的坐标
    if blobs:
        for blob in blobs:
            print("Blob at (x, y):", blob.cx(), blob.cy())

上述代码中，我们首先初始化摄像头并设置图像格式、大小等参数。然后配置颜色追踪的阈值范围，这里使用RGB颜色空间的阈值范围。随后进入一个循环，不断获取摄像头图像，并将图像转换为HSV颜色空间。然后使用颜色阈值对图像进行分割，找到颜色区域的最大区域，并在图像上绘制矩形框和交叉线。最后，在串口输出颜色区域的坐标。

你可以根据自己的需求修改阈值范围和其他参数来实现不同的颜色追踪效果。希望对你有所帮助！