如题，你好，请问下Openmv如何通过自带的USB接口连接PC。
然后现在通过
img = sensor.snapshot()
获取到了图像信息。我该如何将
for x in a
for y in b
image.get_pixel(x, y)
获取到的各个像素点的像素值（R,G,B）值发送出去（或者有其他方式获取图像信息），然后电脑用什么去接收这个（R,G,B）数据？串口助手嘛？
因为我想通过VS制作一个界面软件设计一个算法，对获得的图片RGB值进行处理预算（R,G,B）值 在自己做的一个界面软件上将图片显示出来，同时通过（R,G,B）值在自己做的界面软件上将图片显示出来。（我也不知道是否有其它形式显示图片，但是处理图片需要用RGB值去对图片进行处理）
我看论坛里有写用虚拟串口传输图片，或者图传扩展板去传输图片。自带的usb线不能传输图片数据吗？
@kidswong999 为什么会没有意义呢。如果我想把Openmv集成到我整个系统里。我需要其他人看到图像是什么样的。虽然 OpenMV IDE里能看到图像，但是使用这套系统的人不会用这个IDE，而是需要用C#写好的一个界面软件去显示图像，其他人直接观看啊。
@kidswong999 你好，OpenMV不是可以直接通过USB连接电脑吗?它是OpenMV串口发出数据再转的USB，所以就比较慢，是这个意思吗？get_pixel这个函数只能传回一个点的像素值啊，get_pixel能传回选定范围的像素值吗？
@kidswong999 你好，我和它的需求差不多。我以前是将img = sensor.snapshot() 这个函数获取的img这个元组用for循环将每个像素点发出来。
for i in range(19200):
print(img[i])
但是这样就很慢，19200个像素点大概要10s钟左右。我想问两个问题。一个就是有没有其他方式将图片各个像素点信息发送出来，因为我想把图像像素点信息发送出去后，在另一个图像处理软件上重新建立图片并对其进行图像处理。
另一个就是，我通过寻找颜色，找到了我需要识别的目标区域，得到目标色块的四个角点坐标后，如何才能只发送图中框选部分的像素点信息呢？
问一下，OpenMV在颜色识别是用LAB颜色空间，如果我想用image图像某个像素点的LAB值，而不是RGB值，是不是得用img[0]这个点得到的RGB值，通过算法去把RGB的值变为LAB的值啊？或者有没有其它什么函数，能直接得到某一个像素点的LAB值
对图像使用get_histogram（）函数以后，得到的是各个通道的浮点数。想问下这个浮点数是什么含义？比如L通道里的浮点数0.00888889的意思是，某一个L值得像素数占总的L通道里得像素数的比例是0.8%吗？
我看到你说，
image对象是可以直接索引的，你可以认为img就是一个数组。
比如：
img[0]
(206, 223, 222)
然后没找到这个数组3个数字的意义是啥？ 是x坐标，y坐标，像素数吗？
@kidswong999 能问下这个自动识别的 算法原理是什么嘛? 我明白它函数的意思，但写在一起，没太理解为什么这么算了以后就是它的阈值了。
因为我想做个通过颜色去识别物体，但是那个阈值 历程是手动去根据人眼调整阈值，Openmv库里有内置的算法求阈值嘛？类似于openmv里的 histogram.get_threshold() 这个函数通过Otsu's算法得到一个阈值用于分割。
@kidswong999 我是因为在while(True)循环里，图像一直在刷新，导致find_circles（）出来的圆的个数 一直在波动，然后我要给出一个稳定不变的圆的个数，通过find_max函数找到识别圆个数的最多的那一次为圆的个数。
我先通过颜色阈值 二值化图像，然后去用find_circles想去识别圆形，然后再得到圆形数量。因为find_circles函数不太准确，数值出现波动，所以我想用 找到数量最多的那个值，作为圆形的数量。但为啥每次while它都会把数据清空啊 ？是因为我这个是局部变量？感觉是python 没学好。求教。
import sensor, image, time
red_threshold = ((0, 33, 12, 72, -89, 73))
ensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 格式为 RGB565.
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 使用 QQVGA 速度快一些
sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过2000s，使新设置生效,并自动调节白平衡
sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动自动增益。默认开启的，在颜色识别中，一定要关闭白平衡。
sensor.set_auto_whitebal(False)
#关闭白平衡。白平衡是默认开启的，在颜色识别中，一定要关闭白平衡。
sensor.set_gainceiling(8)
clock = time.clock() # 追踪帧率
def find_max(cs):
max_num= 0
num_y = 0
for c in cs:
num_y += 1
if num_y > max_num:
max_num = num_y
return max_num
while(True):
clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 从感光芯片获得一张图像
img.histeq(adaptive=True, clip_limit=3)
img.median(1, percentile=0.5)
# 图像锐化
img.laplacian(1, sharpen=True)
#图像二值化
img.binary([red_threshold])
cs = img.find_circles(x_stride=2, y_stride=2,threshold = 4600, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 5, r_max = 50, r_step = 2)
if cs:
max_cs = find_max(cs)
print(max_cs)@kidswong999 我就是想相机不一直获取图片，就对同一张图片进行处理计数，然后又从原图像，图像处理，计数这个过程。现在是不是 每次循环都是 从图像处理过后的图片继续处理，而不是原图片反复处理。
