open mv单颜色识别例程

# Single Color RGB565 Blob Tracking Example
#
# This example shows off single color RGB565 tracking using the OpenMV Cam.

import sensor, image, time, math

threshold_index = 0 # 0 for red, 1 for green, 2 for blue

# Color Tracking Thresholds (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
# The below thresholds track in general red/green/blue things. You may wish to tune them...
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127), # generic_red_thresholds
              (30, 100, -64, -8, -32, 32), # generic_green_thresholds
              (0, 30, 0, 64, -128, 0)] # generic_blue_thresholds

sensor.reset()                                      #初始化感光元件
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)                 #设置为彩色
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)					#设置图像的大小为：320x240
sensor.skip_frames(time = 2000)						#跳过100张照片，在更改设置后，跳过一些帧，等待感光元件变稳定。
sensor.set_auto_gain(False) # 使用的是颜色追踪，所以要关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False) # 使用的是颜色追踪，所以要关闭自动白平衡
clock = time.clock()          #返回一个时钟对象。

# Only blobs that with more pixels than "pixel_threshold" and more area than "area_threshold" are
# returned by "find_blobs" below. Change "pixels_threshold" and "area_threshold" if you change the
# camera resolution. "merge=True" merges all overlapping blobs in the image.

while(True):                                                 #while循环
    clock.tick()                                             #开始追踪运行时间。
    img = sensor.snapshot()									 #拍摄一张照片，img为一个image对象
    for blob in img.find_blobs([thresholds[threshold_index]], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True):                             #for循环，在find.blogs中寻找色块面积大于200，像素大于200，并且合并blog。
        # These values depend on the blob not being circular - otherwise they will be shaky.
        if blob.elongation() > 0.5:                     #返回一个介于0和1之间的值，该值表示对象的长度（不是圆形）。一条线将是1。
            img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255,0,0))            #
            img.draw_line(blob.major_axis_line(), color=(0,255,0))         #在图像中画一条直线
            img.draw_line(blob.minor_axis_line(), color=(0,0,255))         
        # These values are stable all the time.
        img.draw_rectangle(blob.rect())                              #在图像中画一个矩形框，blob.rect() 返回这个色块的外框——矩形元组(x, y, w, h)，可以直接在image.draw_rectangle中使用。
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())                     #image.draw_cross(x, y, size=5, color=White) 在图像中画一个十字，blob.cx() 返回色块的外框的中心x坐标（int），也可以通过blob[5]来获取，blob.cy() 返回色块的外框的中心y坐标（int），也可以通过blob[6]来获取。
        # Note - the blob rotation is unique to 0-180 only.
        img.draw_keypoints([(blob.cx(), blob.cy(), int(math.degrees(blob.rotation())))], size=20)                       #在图像上绘制关键点对象的关键点。您还可以传递包含(x, y, rotation_angle_in_degrees)三个值元组的列表， 以重新使用此方法来绘制关键点字形，这些关键字形是具有指向特定方向的线的圆。

 #color 是用于灰度或RGB565图像的RGB888元组。默认为白色。但是，您也可以传递灰度图像的基础像素值(0-255)或RGB565图像的字节反转RGB565值。

 #size 控制特征点的大小。

 #thickness 控制线的粗细像素。

 #将 fill 设置为True以填充特征点。

 #返回图像对象，以便您可以使用 . 表示法调用另一个方法。          
    print(clock.fps())

merge 合并，如果设置为True，那么合并所有重叠的blob为一个。若是多颜色识别，有两个框将分别框红色和绿色，merge为True则将这两个框合并为一个框。

open mv识别红颜色圆形例程：

open mv颜色和形状同时识别：

statistics.l_mode():返回RGB5656 LAB 中L的众值(0-255) (int)。 statistics.a_mode():返回RGB5656 LAB 中A的众值(0-255) (int)。 statistics.b_mode():返回RGB5656 LAB 中B的众值(0-255) (int)。 LAB三个通道是什么意思？