openmv利用otsu追踪颜色

你可以使用OpenMV来利用Otsu算法进行颜色追踪。Otsu算法是一种自适应阈值化方法，可以根据图像的灰度分布自动确定最佳阈值。

以下是一个基本的示例代码，演示了如何使用OpenMV和Otsu算法来追踪特定颜色：

import sensor
import image
import time

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

# 设置颜色追踪参数
threshold_index = 0  # 初始化阈值索引
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)]  # 设置颜色阈值

while True:
    img = sensor.snapshot()  # 获取摄像头图像
    img.binary([thresholds[threshold_index]])  # 二值化图像

    # 找到颜色区域
    blobs = img.find_blobs([thresholds[threshold_index]], pixels_threshold=200, area_threshold=200)

    if blobs:
        # 获取最大的颜色区域
        max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels())
        img.draw_rectangle(max_blob.rect())  # 在图像上绘制矩形
        img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy())  # 在图像上绘制十字

    # 切换阈值索引
    if threshold_index < len(thresholds) - 1:
        threshold_index += 1
    else:
        threshold_index = 0

    time.sleep(100)

在上面的代码中，我们首先初始化了摄像头，并设置了要追踪的颜色阈值。然后，我们在一个循环中获取摄像头图像，并使用Otsu算法将图像二值化。接下来，我们使用`find_blobs`函数找到颜色区域，并选择最大的颜色区域进行显示。最后，我们切换阈值索引以便追踪不同的颜色。

请注意，以上代码仅为示例，具体的阈值和参数设置需要根据实际情况进行调整。另外，为了使代码更加稳定和准确，您可能还需要进行一些图像预处理和后处理操作。