写一个用openmv做餐盘颜色形状识别并输出其数量的代码

以下是一个使用 OpenMV 进行餐盘颜色形状识别并输出数量的代码示例。该代码使用了颜色识别和形状检测两种算法，可以在 OpenMV 上运行。

import sensor, image, time

# 设置颜色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)

# 设置形状检测参数
min_area = 2000
max_area = 100000
cutoff = 0.3

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing((240, 240))
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 初始化LCD显示器
lcd = None
try:
    import lcd160cr
    lcd = lcd160cr.LCD160CR('X')
    lcd.set_orient(lcd160cr.PORTRAIT)
    lcd.erase()
except ImportError:
    print("LCD not detected.")

# 开始循环检测
while True:
    # 拍摄一张图像
    img = sensor.snapshot()

    # 进行颜色识别
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])

    # 进行形状检测
    count = 0
    for blob in blobs:
        if min_area < blob.pixels() < max_area and blob.elongation() < cutoff:
            img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255, 0, 0))
            count += 1

    # 显示结果
    if lcd:
        lcd.set_pen(lcd.WHITE)
        lcd.write("Count: %d" % count)
        lcd.refresh()

在该代码中，我们使用了 `sensor` 模块来初始化和拍摄图像，使用 `image` 模块来进行图像处理，使用 `lcd160cr` 模块来显示结果。我们首先设置了颜色阈值和形状检测参数，然后在循环中进行颜色识别和形状检测，最后在 LCD 显示器上显示结果。

请注意，该代码仅作为示例，可能需要根据实际情况进行修改和调整。