我这个代码，为啥显示出来只是识别红色啊，别的都颜色都识别不了，还有形状识别该怎么解决啊？
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import time from pyb import Servo import sensor, image, time from pyb import UART #导入需要的模块 s1 = Servo(1) # P7 s2 = Servo(2) # P8 s3 = Servo(3) # P9 Only for OpenMV3 M7 #实例化3个舵机 uart = UART(3, 115200)#初始化串口 s2_now = -90 s3_now = 0 red_threshold = (21, 100, 36, 127, -9, 34)#颜色阈值1 0001(14, 100, 8, 127, 9, 116) blue_threshold = ((20, 67, -52, -13, -36, -1))#颜色阈值2 0010 yellow_threshold = (14, 100, 22, 127, 42, 113)#颜色阈值4 0100 green_threshold = (20, 100, -128, -24, 17, 127)#颜色阈值8 1000 sensor.reset() # Initialize the camera sensor. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # use RGB565. sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed. sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect. sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off. clock = time.clock() # Tracks FPS. #以上部分是每个程序差不多都有的初始化设定 def move(s3_error,s2_error):#定义一个函数，作用是运动到目标物体位置 kp=0.2 global s2_now global s3_now #global关键字 用于全局变量 s3_move = s3_error*kp+s3_now#pid计算 if s3_move > 90:#这4句限制舵机运动角度，防止卡死 s3_move = 90 if s3_move < -90: s3_move = -90 s3.angle(s3_move)#这一句是输出pwm控制舵机，采用openmv控制舵机时需要，采用arduino时不需要 s3_now = s3_move#更新当前舵机角度存档 if abs(s3_error)<10: s2_move = s2_error*kp+s2_now#pid计算 if s2_move > -20:#这4句限制舵机运动角度，防止卡死 s2_move = -20 if s2_move < -90: s2_move = -90 s2.angle(s2_move)#这一句是输出pwm控制舵机，采用openmv控制舵机时需要，采用arduino时不需要 s2_now = s2_move #data.append((s2_now,s3_now))#这三句时串口输出舵机应转的角度，采用openmv控制舵机时不需要，采用arduino时需要 #data_out = json.dumps(set(data)) #uart.write(data_out +'\n') def lay(shape,color):#定义一个函数，用于把抓取的物品放到指定位置 global s2_now#global关键字 用于全局变量 global s3_now angle = 0#这个值表示目的角度 if color == 1:#根据颜色判断 angle = 90 else : angle = -90 if shape > 0:#根据形状判断 if angle >0: angle = angle - 30 else: angle = angle + 30 #下面是机械臂把物品放到指定angle对应位置，并回到初始位置 for i in range(s2_now,-20,-1): s2.angle(i) time.sleep_ms(20) for i in range(s2_now,-20): s2.angle(i) time.sleep_ms(20) for i in range(5,-19,-1): s1.angle(i) time.sleep_ms(10) for i in range(-20,-90,-1): s2.angle(i) time.sleep_ms(20) for i in range(s3_now,angle,-1): s3.angle(i) time.sleep_ms(20) for i in range(s3_now,angle): s3.angle(i) time.sleep_ms(20) for i in range(-90,-40): s2.angle(i) time.sleep_ms(20) for i in range(-10,5): s1.angle(i) time.sleep_ms(10) time.sleep_ms(200) #data.append((s2_now,s3_now)) #data_out = json.dumps(set(data)) #uart.write(data_out +'\n') for i in range(-20,-90,-1): s2.angle(i) time.sleep_ms(20) for i in range(angle,0,-1): s3.angle(i) time.sleep_ms(20) for i in range(angle,0): s3.angle(i) time.sleep_ms(20) time.sleep_ms(2000) s2.angle(-90) s2_now = -90 s3_now = angle #data.append((s2_now,s3_now)) #data_out = json.dumps(set(data)) #uart.write(data_out +'\n') def find_max(blobs):#定义一个找最大色块的函数，输入一个色块对象列表，输出一个色块对象 max_size=0 for blob in blobs: if blob[2]*blob[3] > max_size: max_blob=blob max_size = blob[2]*blob[3] return max_blob def find_max_c(blobs):#定义一个找最大圆的函数，输入一个圆对象列表，输出一个圆对象 max_size=0 for blob in blobs: if blob[2] > max_size: max_blob=blob max_size = blob[2] return max_blob s3.angle(s3_now)#初始化舵机 s2.angle(s2_now) shape=0#记录形状和颜色 color=0 time.sleep_ms(2000) #下面是循环执行的部分 while(True): clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots(). img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)#拍摄一张照片，并畸变矫正 claps = img.find_blobs([red_threshold])#寻找色块 if claps: clap=find_max(claps) img.draw_cross(clap.x(), clap.y(), color = (0, 255, 0), size = 10, thickness = 2)#画一个十字 #寻找色块 blobs = img.find_blobs([yellow_threshold,green_threshold], roi=(0,0,160,80),pixels_threshold=100, area_threshold=100)# merge=True, margin=10 if blobs:#如果找到了 data=[]#初始化数据 blob=find_max(blobs)#找最大 color=blob.code()#记录颜色 img.draw_rectangle(blob.x(),blob.y(),blob.w(),blob.h(), color = (255, 255, 255), thickness = 2, fill = False) #在色块周边一定范围内找圆 circles= img.find_circles(threshold = 2600,r_min=10, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10, r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2,roi=(blob.x(),blob.y(),blob.w(),blob.h())) #在色块周边一定范围内找方 rects = img.find_rects(threshold = 10000,roi=(blob.x(),blob.y(),blob.w(),blob.h())) if circles: shape=shape+1 if rects: shape=shape-1 #上面两句会在一次抓取任务中对shape进行运算，shape表示该物品形状是圆还是方的概率，因此值理论上是-无穷到+无穷，实际不会太大， #正数表示更可能为圆，负数表示更可能为方，绝对值越大可能性越高，可以把中间值改成其他值以更好地提高准确率 #由于openmv不能每一次都准确识别，因此采用这种方式显著提高了准确率。 tx=blob.cx() ty=blob.cy() #s3_error = clap.cx()-tx#计算error #s2_error = clap.cy()-ty s3_error = 78-tx#计算error s2_error = 44-ty move(s3_error,s2_error)#使用前面定义的函数 if abs(s3_error)<10: lay(shape,color)#使用前面定义的函数 shape=0#清除标志 color=0 #s1.angle(5)打开#s1.angle(-10)闭合 #s2.angle(-90)#前s2.angle(-20)后 #s3.angle(-90)#左 s3.angle(0)#中s3.angle(90)#右
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阈值不对，重新选择。
先用测试代码，测试阈值
https://book.openmv.cc/example/10-Color-Tracking/single-color-rgb565-blob-tracking.html