openmv利用otsu追踪颜色

您好！对于使用OpenMV进行颜色追踪，可以结合Otsu算法来实现。Otsu算法是一种常用的自适应阈值分割算法，可以基于图像的灰度直方图自动确定最佳的阈值。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用OpenMV和Otsu算法进行颜色追踪：

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)

# 设置颜色追踪参数
thresholds = [(0, 100, -50, 50, -50, 50)]  # 在这里设置你要追踪的颜色范围

# 启用颜色追踪
sensor.set_auto_gain(False)  # 关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False)  # 关闭自动白平衡

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

    # 对图像进行颜色追踪
    blobs = img.find_blobs(thresholds)

    # 如果找到了目标颜色的物体
    if blobs:
        for blob in blobs:
            # 获取目标物体的中心点坐标
            x = blob.cx()
            y = blob.cy()

            # 在图像上绘制矩形和中心点
            img.draw_rectangle(blob.rect())
            img.draw_cross(x, y)

    # 输出图像
    img.show()

在上述代码中，我们首先初始化了摄像头，并设置了颜色追踪的参数。然后，在主循环中获取图像，并使用`find_blobs()`函数来查找目标颜色的物体。如果找到了目标物体，我们可以获取其中心点坐标，并在图像上绘制矩形和中心点。

请注意，您需要根据实际情况调整颜色追踪的阈值范围（`thresholds`）。您可以通过OpenMV IDE中的颜色追踪工具来帮助确定合适的阈值范围。

希望这个示例能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。