openmv4系列7----寻找色块

参数解释：

roi是“感兴趣区”。示例： left_roi = [0,0,160,240] blobs = img.find_blobs([red],roi=left_roi)

x_stride 就是查找的色块的x方向上最小宽度的像素，默认为2，如果你只想查找宽度10个像素以上的色块，那么就设置这个参数为10： blobs = img.find_blobs([red],x_stride=10)

y_stride 就是查找的色块的y方向上最小宽度的像素，默认为1，如果你只想查找宽度5个像素以上的色块，那么就设置这个参数为5： blobs = img.find_blobs([red],y_stride=5)

invert 反转阈值，把阈值以外的颜色作为阈值进行查找

area_threshold 面积阈值，如果色块被框起来的面积小于这个值，会被过滤掉

pixels_threshold 像素个数阈值，如果色块像素数量小于这个值，会被过滤掉

merge 合并，如果设置为True，那么合并所有重叠的blob为一个。 注意：这会合并所有的blob，无论是什么颜色的。如果你想混淆多种颜色的blob，只需要分别调用不同颜色阈值的find_blobs。

一个颜色阈值的结构是这样的：

元组里面的数值分别是L A B 的最大值和最小值。

获取阈值步骤：工具 → 机器视觉 → 阈值编辑器 → 帧缓冲区 然后拖动六个滑块，可以实时的看到阈值的结果，我们想要的结果就是，将我们的目标颜色变成白色，其他颜色全变为黑色。

blob有多个方法：

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。

blob.x() 返回色块的外框的x坐标（int），也可以通过blob[0]来获取。

blob.y() 返回色块的外框的y坐标（int），也可以通过blob[1]来获取。

blob.w() 返回色块的外框的宽度w（int），也可以通过blob[2]来获取。

blob.h() 返回色块的外框的高度h（int），也可以通过blob[3]来获取。

blob.pixels() 返回色块的像素数量（int），也可以通过blob[4]来获取。

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。

blob.rotation() 返回色块的旋转角度（单位为弧度）（float）。如果色块类似一个铅笔，那么这个值为0180°。如果色块是一个圆，那么这个值是无用的。如果色块完全没有对称性，那么你会得到0360°，也可以通过blob[7]来获取。

blob.code() 返回一个16bit数字，每一个bit会对应每一个阈值。举个例子：

blobs = img.find_blobs([red, blue, yellow], merge=True)

如果这个色块是红色，那么它的code就是0001，如果是蓝色，那么它的code就是0010。注意：一个blob可能是合并的，如果是红色和蓝色的blob，那么这个blob就是0011。这个功能可以用于查找颜色代码。也可以通过blob[8]来获取。

blob.count() 如果merge=True，那么就会有多个blob被合并到一个blob，这个函数返回的就是这个的数量。如果merge=False，那么返回值总是1。也可以通过blob[9]来获取。

blob.area() 返回色块的外框的面积。应该等于(w * h)

blob.density() 返回色块的密度。这等于色块的像素数除以外框的区域。如果密度较低，那么说明目标锁定的不是很好。 比如，识别一个红色的圆，返回的blob.pixels()是目标圆的像素点数，blob.area()是圆的外接正方形的面积。

find_blobs对象返回的是多个blob的列表。（注意区分blobs和blob，这只是一个名字，用来区分多个色块，和一个色块）。 列表类似与C语言的数组，一个blobs列表里包含很多blob对象，blobs对象就是色块，每个blobs对象包含一个色块的信息。

blobs就是很多色块。

可以用for循环把所有的色块找一遍。

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。