openmv识别两个矩形框优先级

OpenMV是一款基于微控制器的开源计算机视觉平台，主要用于物联网(IoT)应用中的图像处理和机器视觉任务。如果你想在OpenMV中识别两个矩形框并确定它们的优先级，通常会涉及到以下几个步骤：

1. **检测与定位**：使用OpenMV的内置库（如Haar cascades、HOG或深度学习模型）对图像进行物体检测，找到矩形框的边界。

2. **特征比较**：对找到的两个矩形框，可能需要比较它们的尺寸、中心位置、颜色信息或其他预定义的特征，以评估它们的重要性或相关性。

3. **优先级规则**：你可以根据具体需求设定规则，比如矩形的面积、与用户感兴趣区域的距离、动态变化的速率等因素来决定优先级。如果有一个矩形框更接近于用户关注点，或者更大、更清晰，那么它的优先级可能会更高。

4. **决策逻辑**：最后，使用这些特征值计算一个得分或权重，将优先级赋值给每个矩形框。