如何才可以识别？

@kidswong999 因为是实时的，如果黑色包围的那个部分大小变化了呢
我的需求就是找出被黑色阴影包围的那个白色的色块，是被黑色阴影完全包围的

用什么方法可以判断水面上有物体

就是当图形中发现3个圆形的时候才满足条件，而只两个或以下时不满足

先找红色色块，然后判断最亮的哪一个应该要怎么用

对呀，但是我镜头一直没动过，它怎么会是运动的呢？

它的例程不是说：此示例演示如何使用OpenMV的帧差异来进行运动检测。运动检测后，您的 OpenMV将拍摄照片。
第一张图像保存作为背景，但是我摄像头固定没动，也就是说我第二张拍照的时候图像跟第一张是一样的，当为什么它还是会拍摄图片进行保存？？

state[5]是照明颜色通道的最大值。当整个图像的最大光照高于20时

    # 触发下面的代码。
    # 照明差异最大值应该为零。
    if (stats[5] > 20):
        diff -= 1

pyb.LED(BLUE_LED_PIN).off()
print("Movement detected! Saving image...")
sensor.snapshot().save("temp/snapshot-%d.jpg" % pyb.rng()) # Save Pic.

这里不是说如果两张照片的亮度最大值的差大于20才会保存吗？

seed_threshold 控制填充区域中的像素与原始起始像素的差异。
请问，这里的像素差异是指什么？
例如灰度图中的像素差异，是0~255之间的的数值吗？还是别的？

floating_threshold 控制填充区域中的像素与任何相邻像素的差异。
这里的差异的参数为什么我从0.05到5000000都发现好像没什么区别?

自己已解决，问题存在是因为没有在结果圈出感性区域，然后它给的是整个图的灰度图，所以才跟我预料的不一样

lo = hist.get_percentile(0.1)
这函数有点问题，
明明是从40到255之间那些到达百分之10、20、30的数，为何是这八个数？？？论坛的之前一个回答也是错的吧——
把所有的像素从小到大排起来，
get_percentile(0.1)就是10%位置上的灰度值。
get_percentile(0.9)就是90%位置上的灰度值。
get_percentile(0.5)就是50%位置上的灰度值，也就是中位数。
所以是函数的错误还是官方问题回答的错误呢？