在oppenmv中如何区分红色和橙色，注意是openmv不是opencv

在OpenMV中，可以使用颜色追踪模块来区分红色和橙色。以下是一个示例代码，用于区分红色和橙色：

import sensor, image, time

# 设置相机分辨率
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

# 设置颜色追踪参数
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 红色的阈值
orange_threshold = (0, 100, 40, 127, -128, 0) # 橙色的阈值
sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭自动白平衡

# 设置LCD显示
lcd = ili9341.ILI9341(dc=pin('P6'), cs=pin('P7'), rst=pin('P0'), width=320, height=240)

# 开始循环
while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 追踪红色
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])

    # 显示追踪结果
    for b in blobs:
        lcd.draw_rectangle(b.rect(), color=(255,0,0))
        lcd.draw_string(b.cx(), b.cy(), "RED", color=(255,0,0))

    # 追踪橙色
    blobs = img.find_blobs([orange_threshold])

    # 显示追踪结果
    for b in blobs:
        lcd.draw_rectangle(b.rect(), color=(255,165,0))
        lcd.draw_string(b.cx(), b.cy(), "ORANGE", color=(255,165,0))

    # 等待一段时间
    time.sleep(10)

在上面的代码中，我们使用了`img.find_blobs()`函数来追踪特定颜色的物体。`find_blobs()`函数需要一个阈值参数，用于指定颜色的范围。在这个例子中，我们使用了两个阈值参数，一个用于红色，一个用于橙色。然后，我们在LCD上显示了追踪结果。

需要注意的是，颜色追踪可能会受到环境光线和物体表面反射的影响，因此可能需要进行调整才能得到最佳结果。