openmv不能二值化

OpenMV是一款开源的基于微控制器的计算机视觉平台，主要用于物联网(IoT)项目中的简单图像处理。它并非专门用于高级图像处理技术，比如复杂的二值化操作，这通常需要更强大的计算资源和更丰富的软件库支持。

OpenMV的图像处理功能相对基础，内置的函数集适合于传感器数据预处理、边缘检测等简单的机器视觉任务。如果你想要进行精确的二值化，如通过阈值分割或者形态学操作来分离前景和背景，可能会受限于硬件性能和算法优化程度。

如果你想在OpenMV上实现二值化，建议尝试以下步骤：
1. 使用提供的基本滤波函数进行预处理，如降噪。
2. 设置适当的阈值，可以通过手动调整或者自适应阈值方法（如Otsu's方法）来确定。
3. 利用`binary()`函数或者`threshold()`函数应用二值化规则。

然而，对于复杂的图像分析需求，你可能需要考虑转移到桌面环境，如Python的OpenCV库，其功能更为强大且更适合这类任务。