openmv寻找黑色矩形内外框

OpenMV是一款基于微控制器的开源计算机视觉平台，主要用于物联网(IoT)设备上的简单视觉应用。如果要在OpenMV上寻找黑色矩形的内外框，你可以使用其内置的图像处理库和轮廓检测功能。

1. **预处理**：首先，对摄像头捕获的图片进行灰度化处理，因为黑色矩形在灰度图像中更容易识别。

import sensor, image, time

sensor.reset() # Initialize the camera
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # Set to grayscale mode
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Choose a frame size
time.sleep(2) # Allow the camera to warm up

2. **边缘检测**：通过边缘检测算法（如Canny边缘检测）找出图片中的边界线。

threshold = 50
edges = image.edges(camera.capture(), threshold=threshold)

3. **找到轮廓**：对边缘检测后的图像提取轮廓，即矩形的边界。

contours = image.find_contours(edges)

4. **查找黑色矩形**：遍历轮廓，查找面积接近的、具有矩形形状的轮廓。可以计算轮廓的周长和面积来判断。

for contour in contours:
    x, y, w, h = image.bounding_box(contour) # 获取矩形区域
    if is_black_rectangle(x, y, w, h): # 判断矩形是否全黑
        inner_frame(x, y, w, h) # 处理内框
        outer_frame(x, y, w, h) # 处理外框

5. **函数辅助**：`is_black_rectangle()` 可以检查矩形内的像素是否足够黑暗；`inner_frame()` 和 `outer_frame()` 分别用于处理矩形内部和外部的操作。

注意，这只是一个基本流程，实际操作可能会更复杂，取决于OpenMV的具体版本和可用资源。