openmV识别多个颜色并且返回顺序

你可以使用 OpenMV 来识别多个颜色并按顺序返回。首先，你需要使用 OpenMV 的颜色识别功能来检测图像中的颜色。这可以通过设置颜色的范围来实现。然后，你可以使用轮廓检测来获取每个颜色区域的轮廓，并将其存储在一个列表中。

以下是一个示例代码，演示了如何使用 OpenMV 来识别多个颜色并按顺序返回它们：

import sensor
import image
import time

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

# 颜色识别函数
def color_recognition():
    # 颜色范围设定
    red_color = ((30, 100, 15), (100, 255, 100))
    green_color = ((30, -60, -60), (70, 10, 10))
    blue_color = ((-40, -70, 0), (-10, -20, 70))
    
    # 初始化颜色列表
    colors = []
    
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()
    
    # 颜色识别
    red_blobs = img.find_blobs([red_color])
    green_blobs = img.find_blobs([green_color])
    blue_blobs = img.find_blobs([blue_color])
    
    # 将颜色的轮廓信息添加到列表中
    for blob in red_blobs:
        colors.append(('red', blob))
    for blob in green_blobs:
        colors.append(('green', blob))
    for blob in blue_blobs:
        colors.append(('blue', blob))
    
    # 按照轮廓的面积进行排序
    colors.sort(key=lambda x: x[1].area(), reverse=True)
    
    # 返回按顺序排列的颜色列表
    return [color[0] for color in colors]

# 循环识别颜色并返回顺序
while True:
    colors = color_recognition()
    print(colors)
    time.sleep(1)

在以上示例代码中，我们首先根据颜色范围设置了红色、绿色和蓝色的颜色范围。然后使用 `find_blobs()` 函数来寻找符合颜色范围的颜色区域。接着，我们将每个颜色区域的轮廓信息存储在一个列表中，并按照轮廓的面积进行排序。最后，我们返回按顺序排列的颜色列表。

你可以根据你的需求修改颜色范围和添加更多的颜色识别条件。希望这可以帮助到你！