识别最大矩形，但矩形一直在反复跳变，怎么稳定识别、减少干扰呢？

[adiq]

# Find Rects Example
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# 这个例子展示了如何使用april标签代码中的四元检测代码在图像中找到矩形。 四元检测算法以非常稳健的方式检测矩形，并且比基于Hough变换的方法好得多。 例如，即使镜头失真导致这些矩形看起来弯曲，它仍然可以检测到矩形。 圆角矩形是没有问题的！
# (但是，这个代码也会检测小半径的圆)...

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快(160x120 max on OpenMV-M7)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()

size_threshold = 10000#物体和摄像头的距离(大小）正比

def find_max(blobs):
    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

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()

    # 下面的`threshold`应设置为足够高的值，以滤除在图像中检测到的具有
    # 低边缘幅度的噪声矩形。最适用与背景形成鲜明对比的矩形。
    blobs = img.find_rects(threshold = 10000)
    if blobs:
        max_blob = find_max(blobs)
        
        img.draw_rectangle(max_blob.rect(), color = (255, 0, 0))
        for p in max_blob.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color = (0, 255, 0))
        print(max_blob)

    print("FPS %f" % clock.fps())

识别最大矩形，但矩形一直在反复跳变，怎么稳定识别、减少干扰呢？

[kidswong999]

把阈值加大：100000