我这样使用find_blobs,但是还是报错了，为什么？red_blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=200, area_threshold=200)

根据您提供的代码，您似乎是在使用图像处理库 SimpleCV 中的 `find_blobs` 方法。然而，根据报错信息 "AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'find_blobs'"，这个错误是因为 NumPy 数组对象没有名为 `find_blobs` 的属性。

这个错误通常发生在以下几种情况下：

1. 您可能未正确导入 SimpleCV 库。请确保已经正确安装了 SimpleCV 并从正确的地方导入库。通常的导入语句是 `import SimpleCV as scv`。

2. 您可能未正确初始化图像对象。在调用 `find_blobs` 方法之前，您需要先创建一个 SimpleCV 图像对象。您可以使用 `Image` 类来加载图像文件或者从摄像头读取图像。例如，`img = scv.Image("image.jpg")` 或者 `img = scv.Camera().getImage()`。

3. 您可能使用了错误的对象进行调用。请确保调用 `find_blobs` 方法的对象是一个 SimpleCV 图像对象，而不是一个 NumPy 数组对象。如果需要，可以先将 NumPy 数组转换为 SimpleCV 图像对象。

请检查以上几点，并根据实际情况进行调整和修复。如果问题仍然存在，请提供更多相关的代码和报错信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

blobs = img.find_blobs(GRAYSCALE_THRESHOLD, roi=roi2, pixels_threshold=100, area_threshold=100,merge=True)

这段代码是在使用OpenMV的图像处理模块对图像进行分块处理，将图像中的较暗的区域（灰度值低于GRAYSCALE_THRESHOLD）识别出来，并将其划分为若干个连通块（blobs），其中连通块的像素数量大于pixels_threshold并且面积大于area_threshold的将被保留下来作为目标物体的候选区域，merge=True表示将所有重叠的连通块合并成一个更大的连通块。其中roi是一个感兴趣区域，只在指定区域内进行分块处理。

blobs = img.find_blobs(GRAYSCALE_THRESHOLD, roi=r[0:4],pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True)

这段代码通过 `find_blobs` 函数在图像中找到灰度值高于 `GRAYSCALE_THRESHOLD` 的区域。其中，`roi` 是感兴趣区域（Region of Interest）的缩写，表示只在该区域内寻找目标，可以加快处理速度。`pixels_threshold` 和 `area_threshold` 是用于过滤掉面积较小的区域的阈值，`merge` 表示是否将重叠的区域合并成一个。函数的返回值是一个包含所有找到区域信息的列表 `blobs`。