openmv颜色识别动态阈值

OpenMV是一个开源的微控制器机器视觉库，主要用于基于ARM Cortex-M4的单板电脑，如Arduino和Raspberry Pi等平台进行简单的计算机视觉项目。其中的颜色识别功能通过动态阈值可以帮助区分不同颜色。动态阈值是指在处理图像时，不是固定一个固定的阈值来判断像素是否属于某一种颜色，而是根据当前图像的亮度、对比度等因素动态调整阈值。

在OpenMV中，你可以使用`find_colored_contours()`函数来检测颜色区域，并通过设置`THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU`这样的模式来自动计算适应当前图像的最佳阈值。这意味着它会先将图像转换为二值图像（白色背景黑色前景），然后应用Otsu算法找到最佳的黑白分割点，这个点就是动态阈值。

设置动态阈值的例子可能会像这样：

#include <OpenCV.h>
...
cv::Mat frame = ... // 获取摄像头帧
cv::Mat gray;     // 转换为灰度图
cv::cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 使用动态阈值
cv::threshold(gray, gray, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV + cv::THRESH_OTSU);
cv::findColoredContours(gray, contours, hierarchy, CV_RGB(255, 0, 0), RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);