这是例程：

# 多颜色组合识别
#
# 这个例子展示了使用OpenMV Cam进行多色代码跟踪。
#
# 颜色代码是由两种或更多颜色组成的色块。下面的例子只会跟踪其中有两种或多种颜色的彩色物体。

import sensor, image, time

# 颜色跟踪阈值(L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
# 下面的阈值一般跟踪红色/绿色的东西。你可以调整它们…
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127), # generic_red_thresholds -> index is 0 so code == (1 << 0)
              (30, 100, -64, -8, -32, 32), # generic_green_thresholds -> index is 1 so code == (1 << 1)
              (0, 15, 0, 40, -80, -20)] # generic_blue_thresholds -> index is 2 so code == (1 << 2)
# 当“find_blobs”的“merge = True”时，code代码被组合在一起。

sensor.reset()
#初始化摄像头，reset()是sensor模块里面的函数

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
#设置图像色彩格式，有RGB565色彩图和GRAYSCALE灰度图两种

sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
#设置图像像素大小

sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False) # 颜色跟踪必须关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False) # 颜色跟踪必须关闭白平衡
clock = time.clock()

# 只有比“pixel_threshold”多的像素和多于“area_threshold”的区域才被
# 下面的“find_blobs”返回。 如果更改相机分辨率，
# 请更改“pixels_threshold”和“area_threshold”。 “merge = True”合并图像中所有重叠的色块。


while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True):
        if blob.code() == 3: # r/g code
            img.draw_rectangle(blob.rect())
            img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
            img.draw_string(blob.x() + 2, blob.y() + 2, "r/g")
        if blob.code() == 5: # r/b code
            img.draw_rectangle(blob.rect())
            img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
            img.draw_string(blob.x() + 2, blob.y() + 2, "r/b")
        if blob.code() == 6: # g/b code
            img.draw_rectangle(blob.rect())
            img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
            img.draw_string(blob.x() + 2, blob.y() + 2, "g/b")
        if blob.code() == 7: # r/g/b code
            img.draw_rectangle(blob.rect())
            img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
            img.draw_string(blob.x() + 2, blob.y() + 2, "r/g/b")
    print(clock.fps())

# 卡通化滤波例程
# 此示例显示了图像上的简单卡通滤波器。卡通化滤波通过连接图像的相似
# 像素区域并用区域平均值替换这些区域中的像素来工作。
import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # or GRAYSCALE...
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # or QQVGA...
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()

    # seed_threshold控制着色区域的最大区域增长。 将其放大会合并更多像素。

    # floating_threshold控制增长区域时的最大像素到像素的差异。设置高的值将快速组合图像中的所有像素。你应该使其小一些。

    # cartoon() 将增长同时两个限制都满足的区域...

    img = sensor.snapshot().cartoon(seed_threshold=0.05, floating_thresholds=0.05)

    print(clock.fps())