例程讲解-09-find_rects识别矩形
视频教程13 - 形状识别：https://singtown.com/learn/50009/
视频教程21 - 追其他物体的小车：https://singtown.com/learn/50041/
本例程利用四元检测算法来识别矩形，四元检测算法同样被用来识别AprilTag.四元检测算法，可以识别任意大小、角度的矩形。函数返回一个rect对象的列表。
rect.corners()
返回一个有四个元组的列表，每个元组代表矩形的四个顶点（x, y）.从左上角的顶点开始，按照顺时针排序。
rect.rect()
返回检测到的矩形的外接长方形的(x, y, w, h)。
rect.magnitude()
返回检测到矩形的大小。
# Find Rects Example
#
# 这个例子展示了如何使用april标签代码中的四元检测代码在图像中找到矩形。 四元检测算法以非常稳健的方式检测矩形，并且比基于Hough变换的方法好得多。 例如，即使镜头失真导致这些矩形看起来弯曲，它仍然可以检测到矩形。 圆角矩形是没有问题的！
# (但是，这个代码也会检测小半径的圆)...
import sensor, image, time
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快(160x120 max on OpenMV-M7)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
# 下面的`threshold`应设置为足够高的值，以滤除在图像中检测到的具有
# 低边缘幅度的噪声矩形。最适用与背景形成鲜明对比的矩形。
for r in img.find_rects(threshold = 10000):
img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0))
for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color = (0, 255, 0))
print(r)
print("FPS %f" % clock.fps())
原图：
识别效果如图：
