以下是对您提供的博文内容进行深度润色与结构重构后的技术文章。我以一名嵌入式视觉教学博主的身份，用更自然、更具实操温度的语言重写了全文——去除了AI腔调和模板化表达，强化了“人在现场调试”的真实感；同时将技术逻辑层层递进地编织进叙述主线中，让初学者能跟得上节奏、工程师能挖到细节。
一块红布、一盏台灯、一个OpenMV：我是怎么教会它“看懂形状”的？
去年带学生做智能小车项目时，有位同学举手问：“老师，为什么我调了一下午红色阈值，摄像头还是把橙色饮料瓶当成红球？”
我放下手里的万用表，没急着打开IDE，而是拿起桌上那块皱巴巴的红布，在台灯下晃了晃：“你猜，现在这块布在OpenMV眼里，是红的吗？”
这不是哲学问题，而是一个嵌入式视觉工程师每天都要面对的真实战场：光会骗人，传感器会漂移，代码不会替你思考物理世界。
今天这篇笔记，不讲大模型、不跑YOLOv8，就用最原始的方式——从一块红布开始，带你亲手打通 OpenMV 的“色块识别 → 形状判别”整条链路。没有黑箱，只有寄存器级的理解、实验室里摔过的坑、以及调试成功的那一声“叮”。
为什么非得用 LAB？RGB 不香吗？
先说结论：RGB 是给显示器看的，LAB 才是给机器“认颜色”用的。
你可能已经试过sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)，也写过类似这样的阈值：
red_thresh = (200, 255, 0, 50, 0, 50) # R>200, G<50, B<50看起来很合理？但在窗边阳光直射下拍一张，再开灯补光拍一张——你会发现：同一块红布，在两帧图像里对应的 RGB 值可能差出 60+。因为 R/G/B 三个通道天生耦合光照强度。亮度一变，R 就飘，G 就跳，B 就乱。
而 LAB 空间
