哦哦哦哦 发现了 十分感谢

就中间的那段取方差的最大值这一块，数据类型有点不知道要怎么转，好像是做运算要变成float，然后阈值又要是int，但是我强制类型转换了也还是不行，有点懵

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.VGA)
sensor.set_windowing((240, 240)) # look at center 240x240 pixels of the VGA resolution.
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False) # must turn this off to prevent image washout...
clock = time.clock()


sum = 0
max = 0
while(True):
    clock.tick()

    img = sensor.snapshot()  #得到图像
    for i in range(40, 180, 3):
        
        for x in range(0, 640, 10):
            for y in range(0, 480, 10):
                color = img.get_pixel(x, y)  #获取图像二值化的像素值
                value = abs(color - i)
                square = pow (value ,2)
                sum += square     #计算取到什么阈值时方差值相差最大
                if(sum > max):
                    max = sum       #保留最大方差
                    j = i           #保留阈值

    img.median(1, percentile=0.5)  #中值滤波
    img.laplacian(1, sharpen=True)  #锐化图像

    high_threshold = (j, 255)  #二维码阈值
    img.binary([high_threshold])   #二值化
    print(j)  #打印阈值

    for code in img.find_qrcodes():    #识别二维码
        img.draw_rectangle(code.rect(), color = 127)
        print(code)  #打印数据

    print(clock.fps())

哦哦 好的 谢谢

例如出现这种阴影的分成四块比较好用用不同的阈值去进行二值化，恢复初始的图像

OpenMv找到二维码后我想对二维码进行分块处理，要怎么把找到的二维码分成四块？