目标识别基础 OpenMV 图片对象 _像素

背景介绍：
Sugar 在《图像处理基础》一文中说过：“ 在图像里做目标识别的过程就是：不停地取出画面里的每一帧图像，在图像里的每一帧画面上找目标的过程。”
本篇就说一说怎样在一帧画面上识别目标的。
image 模块
上一篇《从 hello world 读懂怎样玩》中说到通过 .() 从摄像头获取一帧图像，也就是一张当时的图片。得到这个图片后，就可以通过 image 模块里的方法处理图片了，原因是：
通过官方文档可知：.() 返回一个 image 类的对象。要使用 image 模块提供的方法，按的规矩就要：
import image
image 可以在当前的图像帧上做各种各样的操作，下面先说一说要进行这些操作需要的基础知识。
像素坐标
的像素坐标系如下：
与其他( 等)图像处理系统一样，像素坐标系的原点在图像的“左上角” ， x、y 轴的正方向如上图。
image 模块方法示例：打标记
一、 API 介绍
1、image.clear() 清除图像帧上的所有像素点；
2、image.(x, y, w, h) 以 (x, y) 为起点，画宽 w 高 h 的方形。
二、代码及现象
通过这个示例，非常直观地感受到了 image.clear() 的作用：消除了整个图像帧的像素，把图像变黑了。如果我们想保留图片，在拍摄到的视频画面上画这个方块，那么应该这么写代码：
每获取一帧图像画一个方块，不用擦除之前画的方块，因为每次 .() 的时候图像帧一更新就把上一次画的方块冲掉了（这里要细细体会一下搞明白哦）。
三、再说两个画画 API 接下来的例子用：
(1) image.(x,y) 以像素坐标 (x, y) 为中心画个十字。
(2) img.(x, y, ) 以像素坐标 (x, y) 为圆心，为直径画一个圆。
只要了解的基本知识，对编程就非常简单，专注点在视觉及图像内容上而非语法上就对了。如果对语法还不熟悉的话可以看 Sugar 的入门系列推文。这里要说明的一点是：就算语法非常简单，作为一种编程语言，学习其语法也会有一段枯燥的时间。这一点从 Sugar 写入门系列推文的时候阅读量不大就能看得出来。相对于其他语言来讲算是入门阶段相当短的了，只要熬过那么一小段时间，收获将是其乐无穷的。
image 模块方法示例：找色块
一、API 介绍
1、image.(Lab色彩空间下的阀值元组)用于寻找当前图像帧里的目标色块，官方 API 是这样写的：
2、.(False) 关闭自动白平衡。
这是个模块的设置，之所以放在这里说是因为这个设置与寻找色块相关，官方文档里是这么说的：
Sugar 对艺术略知一二并不精通，如果问“自动白平衡”是什么，还是下面这两位大佬解释得好：
艺术大佬一，来自知乎，请手动搜索下图中的标题：
艺术大佬二，直接点这个题目《咳咳咳！你真的搞懂白平衡了吗？》

文章插图
Sugar 的做法是：官方文档让关咱就关了，不多问。哈哈，别学 Sugar 这样不求甚解啊，多了解是好的。
二、image.blob 类介绍
上面的 image.() 返回一个 image.blob 对象，下面就来看一下这个对象里都包含哪些信息。
信息含意
从左上角开始顺时针方向，色块 4 个角的 (x,y) 像素坐标