openmv寻找九个近似大小的同色色块

OpenMV是一个基于微控制器的开源计算机视觉库，主要用于低功耗设备上进行简单的图像处理任务。如果你想用它寻找接近特定颜色并且大小相近的色块，你可以采用以下步骤：

1. **预处理**：首先对输入图像进行灰度化，这会简化后续的颜色比较。使用OpenMV的`gray()`函数将图像转换成灰度图。

2. **阈值化**：接下来，使用阈值处理（例如`threshold()`函数）来创建二值图像，便于识别颜色区域。你可以设置阈值以分离出目标颜色。

3. **边缘检测**：为了找到色块的轮廓，可以运行边缘检测算法，如Sobel算子或Canny算子，`edge()`函数可以帮助完成这个步骤。

4. **尺寸筛选**：遍历找出所有连通区域（通常是色块），然后计算它们的面积。用一个范围（比如90%到110%的目标平均大小）来过滤掉太小或太大的区域，保留相似大小的色块。

5. **颜色匹配**：对于剩下的候选色块，检查它们的颜色是否接近目标颜色。OpenMV库可能没有内置的颜色对比函数，你需要自己计算颜色相似度，如HSV、RGB空间的差值。

6. **结果存储**：最后，保存那些满足条件的色块的位置或其他特征。

import sensor, image, time

# 初始化传感器
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

# 查找颜色并计数
target_color = (255, 0, 0) # 示例中的红色
count = 0

while True:
    img = sensor.snapshot()

    # 转换为灰度并阈值处理
    gray_img = img.gray()
    binary_img = gray_img.threshold(target_color, target_color + 20)

    # 边缘检测并分割出色块
    edges = binary_img.edges()
    regions = edges.find_contours()

    for region in regions:
        x, y, w, h = region.get_rectangle()
        area = w * h

        # 检查大小和颜色
        if 0.9 <= area / avg_area <= 1.1 and abs(color_difference(region.bgr())) < threshold:
            count += 1
            img.draw_rectangle(region)

    print("Found", count, "color blocks")
    time.sleep(1)

这里假设`avg_area`、`threshold`和`color_difference`是你自定义的一些变量，用于设定平均大小和颜色的容错范围。