openmv如何识别色块

OpenMV可以通过使用颜色追踪器模块来识别颜色块。以下是基本步骤：

1. 选择要追踪的颜色。使用 `color_tracker.ColorTracker()` 函数创建一个颜色追踪器对象，并使用 `add_color()` 函数添加要追踪的颜色。

import sensor, image, time
from pyb import LED
import color_blob_tracker as cbt

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

# 初始化LED灯
led = LED(1)

# 创建颜色追踪器对象
color_tracker = cbt.ColorTracker()

# 添加要追踪的颜色
color_tracker.add_color((30, 100, 50, 70, 0, 70), "red")

# 循环追踪颜色块
while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 追踪颜色块
    blobs = color_tracker.track(img)

    # 显示追踪结果
    for blob in blobs:
        img.draw_rectangle(blob.rect())
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())

    # 点亮LED灯
    if blobs:
        led.on()
    else:
        led.off()

2. 在图像中查找颜色块。在获取图像后，使用 `find_blobs()` 函数查找颜色块。该函数会返回一个包含颜色块信息的列表。

blobs = img.find_blobs([threshold], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True)

其中，`threshold` 是颜色阈值，`pixels_threshold` 是像素阈值，`area_threshold` 是面积阈值，`merge` 决定是否合并相邻的颜色块。

3. 显示颜色块。使用 `draw_rectangle()` 和 `draw_cross()` 函数在图像上显示颜色块的位置和大小。

for blob in blobs:
    img.draw_rectangle(blob.rect())
    img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())

4. 对颜色块进行处理。根据应用场景，可以对颜色块进行进一步的处理，如计算颜色块的中心位置、角度、面积等。

参考资料：https://docs.openmv.io/library/omv.image.html#image.Image.find_blobs