<think>我们正在讨论OpenMV的`find_blobs`方法，具体问题是缺少位置参数`threshold`。
根据OpenMV官方文档，`find_blobs`方法的正确调用方式如下：
方法签名：
```python
image.find_blobs(thresholds, [invert=False, roi, x_stride=2, y_stride=1, area_threshold=10, pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, merge_cb=None])
```
注意：`thresholds`是必须的位置参数，它可以是：
- 一个元组的列表，例如：`thresholds = [(l_min, l_max, a_min, a_max, b_min, b_max)]` （对于LAB色彩空间）
- 或者一个简单的灰度阈值元组，例如：`thresholds = (min_gray, max_gray)`
问题分析：错误提示“missing positional argument threshold”意味着在调用`find_blobs`时没有提供必需的`thresholds`参数。
解决方案：
1. 确保在调用`find_blobs`时至少传递了一个阈值参数。
2. 检查阈值参数的格式是否正确。
示例代码（来自引用[1]的上下文）：
引用[1]中提到：“将图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。使用img_binary.find_blobs()函数查找图像中的区域。”
注意：在二值化图像上，我们可以使用灰度阈值。例如，如果二值化后目标物体是白色（255），背景是黑色（0），那么我们可以设置阈值范围(150, 255)来寻找白色区域。
正确调用示例：
```python
# 假设我们已经有了一个二值化图像img_binary
# 设置阈值，寻找白色区域（灰度值在150到255之间）
blobs = img_binary.find_blobs([(150, 255)], invert=False)
```
如果错误是因为没有传递任何参数，那么必须添加阈值参数。
另外，注意在灰度图像上，阈值参数应该是一个包含一个元组的列表（即使只有一个阈值范围），即`[(min, max)]`。
常见错误：
- 直接调用`find_blobs()`而不传递任何参数。
- 传递单个元组而没有放入列表中：应该用`[(min, max)]`而不是`(min, max)`。
修正后的代码示例（基于引用[1]的流程）：
```python
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置为灰度图像
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000) # 等待设置生效
while(True):
img = sensor.snapshot() # 获取图像
# 二值化处理：这里假设我们想找黑色区域（在灰度图中，黑色是0，白色是255）
# 注意：在灰度图中，我们可以使用一个阈值范围来定义黑色
# 例如，将灰度值在0到50之间的视为黑色
img_binary = img.binary([(0, 50)]) # 这将创建一个二值图像，黑色区域变为白色（因为binary函数默认将阈值内的设为白色，其他为黑色），除非使用invert参数
# 注意：binary函数返回的是二值图像，其中在阈值范围内的像素变为白色（255），其他为黑色（0）
# 如果我们想找原始图像中的黑色区域（在二值图像中变成了白色），那么我们可以用：
# 阈值设置为(150,255)来寻找二值图像中的白色区域（即原图的黑色区域）
blobs = img_binary.find_blobs([(150, 255)], invert=False)
# 或者，如果我们想直接寻找原图中的黑色区域，也可以不进行二值化，而是直接在灰度图上用(0,50)的阈值寻找
# 但是注意，find_blobs要求传入的阈值列表，所以：
# blobs = img.find_blobs([(0,50)], invert=False) # 这样会寻找原图中灰度值在0到50之间的区域（黑色）
# 遍历找到的blob
for blob in blobs:
# 根据面积筛选
if blob.area() > 100: # 面积阈值
img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255,0,0)) # 用红色矩形框出
img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(0,255,0)) # 在中心画绿色十字
```
注意：上述代码中的二值化步骤可能不是必须的，因为`find_blobs`可以直接在灰度图上使用。但是，如果先进行二值化，那么二值图像上只有黑白两色，我们通常用阈值(150,255)来寻找白色区域。
总结：错误的原因是调用`find_blobs`时缺少了必需的阈值参数，请确保在调用时至少传递了一个阈值列表（即使只有一个阈值范围，也要放在列表中）。
如果问题仍然存在，请检查OpenMV固件版本，并参考对应版本的文档。
相关问题：
1. 如何设置多个阈值来检测不同颜色的物体？
2. 在OpenMV中，`find_blobs`方法的`invert`参数有什么作用？
3. 如何优化`find_blobs`的性能（通过调整步长、区域阈值等参数）？</think># OpenMV `binary.find_blobs()` 方法缺少位置参数 `threshold` 的解决方案
在使用 OpenMV 的 `find_blobs()` 方法时，出现 "missing positional argument threshold" 错误是因为该方法需要至少一个阈值参数作为输入。让我们分析问题并提供完整解决方案：
## 问题原因分析
`find_blobs()` 方法需要传递一个 **阈值列表** 作为第一个必需参数。引用[1]中提到的使用方式是正确的，但实际调用时常见错误包括：
- 完全省略阈值参数
- 传递单个阈值而非阈值列表
- 阈值格式不正确
## 正确使用方法
### 基本语法结构
```python
blobs = img.find_blobs(thresholds, [invert=False, roi, ...])
```
### 完整代码示例
```python
import sensor, image, time
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 或 sensor.RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000) # 等待感光度稳定
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
# 正确使用find_blobs - 传递阈值列表
blobs = img.find_blobs([(0, 100)], # 灰度阈值范围 (min, max)
invert=False, # 是否反转阈值
area_threshold=100, # 最小区域面积
pixels_threshold=100) # 最小像素数
# 处理检测到的blob
for blob in blobs:
# 绘制矩形框
img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255, 0, 0))
# 绘制中心十字
img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(0, 255, 0))
# 输出检测结果
print("检测到区域: 面积={}, 中心位置=({},{})".format(
blob.area(), blob.cx(), blob.cy()))
print(clock.fps())
```
## 关键参数说明
1. **`thresholds` (必需)**:
- 格式：列表包含一个或多个阈值元组
- 灰度图像：`[(min_gray, max_gray)]`
- LAB色彩空间：`[(min_l, max_l, min_a, max_a, min_b, max_b)]`
2. **常用可选参数**:
- `invert=False`：反转阈值（寻找阈值外的区域）
- `roi=(x, y, w, h)`：设置感兴趣区域
- `x_stride=2`/`y_stride=1`：像素扫描步长（影响性能）
- `area_threshold=10`：最小区域面积
- `pixels_threshold=10`：最小像素数
- `merge=False`：是否合并相邻blob
## 常见错误及修复
1. **错误：完全省略阈值**
```python
blobs = img.find_blobs() # 错误！缺少必需参数
```
**修复**：添加阈值列表
```python
blobs = img.find_blobs([(0, 100)]) # 正确
```
2. **错误：传递单个元组而非列表**
```python
blobs = img.find_blobs((0, 100)) # 错误！应该是列表包含元组
```
**修复**：将阈值放入列表中
```python
blobs = img.find_blobs([(0, 100)]) # 正确
```
3. **错误：色彩空间不匹配**
```python
# 当图像为RGB时使用灰度阈值
blobs = img.find_blobs([(0, 100)]) # 可能无法检测
```
**修复**：使用LAB色彩空间阈值
```python
# 检测红色区域示例
blobs = img.find_blobs([(0, 100, 40, 127, -128, 127)])
```
## 高级使用技巧
### 多阈值检测
```python
# 同时检测黑色和白色区域
blobs = img.find_blobs([(0, 50), (200, 255)])
```
### 性能优化
```python
# 增大步长提高性能
blobs = img.find_blobs([(0, 100)],
x_stride=5, # 水平方向每5像素扫描一次
y_stride=5) # 垂直方向每5像素扫描一次
```
### 区域筛选
```python
# 只检测大面积的区域
large_blobs = [b for b in blobs if b.area() > 500]
```
## 实际应用场景参考[^1]
1. 着陆标志识别：检测特定形状和颜色的标记
2. 工业检测：识别产品缺陷区域
3. 机器人导航：识别路径标记
4. 颜色追踪：追踪特定颜色的物体
本文详细介绍了如何在NEXUS 3.x上进行Blob存储库的全量和部分备份，以及如何在另一台机器上进行迁移。包括在迁出端备份databases和blobs，以及在迁入端导入这些备份，并提供了解压缩和重启NEXUS服务的步骤。
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
2841
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
