openmv二值化做巡线

要在OpenMV上使用二值化进行巡线，你可以使用图像处理功能将彩色图像转换为二值图像，然后进行线的检测和跟踪。下面是一个示例代码：

import sensor, image, time
from pyb import Servo

# 设置阈值用于二值化
threshold_val = (100, 255)  # 根据实际情况调整阈值

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)  # 设置图像格式为灰度
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)  # 等待摄像头稳定
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)

# 初始化舵机
servo = Servo(1)
servo.angle(90)  # 初始位置为90度

# 巡线
while True:
    img = sensor.snapshot()  # 获取一帧图像

    # 二值化图像
    img.binary([threshold_val])

    # 寻找线的轮廓
    lines = img.find_lines(threshold=10, theta_margin=15, rho_margin=15)

    if lines:
        # 找到最长的线
        max_len = 0
        max_line = None
        for line in lines:
            if line.length() > max_len:
                max_len = line.length()
                max_line = line

        # 在图像上画出线
        img.draw_line(max_line.line(), color=(255, 0, 0))

        # 计算舵机角度
        angle = max_line.theta() - 90

        # 控制舵机转动
        servo.angle(int(angle))

    else:
        # 如果没有找到线，停止舵机
        servo.angle(90)

    time.sleep(10)  # 等待10毫秒

这段代码将图像转换为灰度图像，然后使用二值化将图像转换为黑白二值图像。接下来使用`find_lines()`函数在二值图像中寻找直线的轮廓，并找到最长的直线。然后，根据直线的角度控制舵机的转动，使机器人沿着线行驶。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的参数和阈值需要根据实际情况进行调整和优化。