openmv的blob.elongatio

引用\[1\]:blob.count()函数用于计算合并后的blob数量。如果merge=True，表示多个blob被合并成一个，返回的就是合并后的数量。如果merge=False，表示不进行合并，返回值总是1。可以通过blob\[9\]来获取合并后的blob。\[1\]

引用\[2\]:在openmv中，可以使用find_max函数来找到最大色块的方形区域。该函数会对传入的blobs进行判断，找到面积最大的色块，并返回该色块的信息。\[2\]

引用\[3\]:在openmv中，可以使用find_blobs函数来找到图像中的色块。该函数接受一个颜色阈值列表作为参数，可以同时检测多个颜色。pixels_threshold参数用于设置像素阈值，area_threshold参数用于设置面积阈值，merge参数用于设置是否合并色块。\[3\]

根据提供的引用内容，openmv的blob.elongation属性可以用于获取blob的长宽比。但是在提供的引用内容中没有直接提到blob.elongation属性的具体用法和返回值。如果需要更详细的信息，建议查阅openmv的官方文档或相关资料。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [openmv图像识别](https://blog.csdn.net/he_Microsoft/article/details/127517003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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