Openmv追踪色块

### 使用OpenMV实现色块追踪

为了使用OpenMV进行颜色跟踪，了解`find_blobs`函数及其参数设置至关重要。该函数能够识别图像中的特定颜色区域，并返回这些区域的信息作为“斑点”。这使得它非常适合应用于物体跟踪和颜色识别场景中[^3]。

下面是一段简单的Python代码示例，展示了如何配置传感器获取图像以及利用`find_blobs`函数查找红色、蓝色和黄色的色块：

import sensor, image, time

# 初始化摄像头模块
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

# 定义颜色阈值范围（红蓝黄）
red_threshold   = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # L A B 颜色空间下的阈值
blue_threshold  = (30, 100, -64, -8, -32, 32)
yellow_threshold= (30, 100, -128, 127, 64, 127)

while(True):
    img = sensor.snapshot()

    # 查找所有定义的颜色内的色块
    blobs = img.find_blobs([red_threshold, blue_threshold, yellow_threshold])

    for blob in blobs:
        print('Color Code:', blob.code()) # 输出找到的颜色编码
        
        # 绘制矩形框标记出每个发现的目标位置
        img.draw_rectangle(blob.rect())
        
        # 在目标中心绘制十字线
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())

这段程序首先设置了相机的相关属性，接着定义了几种不同颜色对应的LAB色彩模型中的阈值区间。通过循环不断捕捉当前帧的画面，并尝试从中找出匹配上述任何一种颜色条件的对象。一旦成功定位到符合条件的色块，则会在屏幕上画上相应的边界框与中心点标志以便观察效果[^4]。

值得注意的是，在实际应用过程中可能还需要调整其他参数如曝光度等以优化成像质量；同时也可以考虑将检测结果发送给外部设备比如Arduino来进行进一步处理或控制操作[^5]。