* fix typo

docs/doc/zh/vision/find_blobs.md

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 | 参数             | 说明                                                         | 示例                                                         |
 | ---------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
-| thresholds       | 基于lab颜色空间的阈值，threshold=[[l_min, l_max, a_min, a_max, b_min, b_max]]，分别表示：<br />亮度范围为[l_min, l_max]\|<br />绿色到红色的分量范围为[l_min, l_max]<br />蓝色到黄色的分量范围为[b_min, b_max]<br />可同时设置多个阈值 | 设置两个阈值来检测红色和绿色<br />```img.find_blobs(threshold=[[0, 80, 40, 80, 10, 80], [0, 80, -120, -10, 0, 30]])```<br />红色阈值为[0, 80, 40, 80, 10, 80]<br />绿色阈值为[0, 80, -120, -10, 0, 30] |
+| thresholds       | 基于lab颜色空间的阈值，threshold=[[l_min, l_max, a_min, a_max, b_min, b_max]]，分别表示：<br />亮度范围为[l_min, l_max]\|<br />绿色到红色的分量范围为[a_min, a_max]<br />蓝色到黄色的分量范围为[b_min, b_max]<br />可同时设置多个阈值 | 设置两个阈值来检测红色和绿色<br />```img.find_blobs(threshold=[[0, 80, 40, 80, 10, 80], [0, 80, -120, -10, 0, 30]])```<br />红色阈值为[0, 80, 40, 80, 10, 80]<br />绿色阈值为[0, 80, -120, -10, 0, 30] |
 | invert           | 使能阈值反转，使能后传入阈值与实际阈值相反，默认为False      | 使能阈值反转<br />```img.find_blobs(invert=True)```          |
 | roi              | 设置算法计算的矩形区域，roi=[x, y, w, h]，x，y表示矩形区域左上角坐标，w，h表示矩形区域的宽度和高度，默认为整张图片 | 计算坐标为(50,50)，宽和高为100的区域<br />```img.find_blobs(roi=[50, 50, 100, 100])``` |
 | area_threshold   | 过滤像素面积小于area_threshold的色块，单位为像素点，默认为10。该参数可用于过滤一些无用的小色块 | 过滤面积小于1000的色块<br />```img.find_blobs(area_threshold=1000)``` |

docs/doc/zh/vision/line_tracking.md

@@ -107,7 +107,7 @@ while 1:
 
 | 参数             | 说明                                                         | 示例                                                         |
 | ---------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
-| thresholds       | 基于lab颜色空间的阈值，threshold=[[l_min, l_max, a_min, a_max, b_min, b_max]]，分别表示：<br />亮度范围为[l_min, l_max]\|<br />绿色到红色的分量范围为[l_min, l_max]<br />蓝色到黄色的分量范围为[b_min, b_max]<br />可同时设置多个阈值 | 设置两个阈值来检测红色和绿色<br />```img.find_blobs(threshold=[[0, 80, 40, 80, 10, 80], [0, 80, -120, -10, 0, 30]])```<br />红色阈值为[0, 80, 40, 80, 10, 80]<br />绿色阈值为[0, 80, -120, -10, 0, 30] |
+| thresholds       | 基于lab颜色空间的阈值，threshold=[[l_min, l_max, a_min, a_max, b_min, b_max]]，分别表示：<br />亮度范围为[l_min, l_max]\|<br />绿色到红色的分量范围为[a_min, a_max]<br />蓝色到黄色的分量范围为[b_min, b_max]<br />可同时设置多个阈值 | 设置两个阈值来检测红色和绿色<br />```img.find_blobs(threshold=[[0, 80, 40, 80, 10, 80], [0, 80, -120, -10, 0, 30]])```<br />红色阈值为[0, 80, 40, 80, 10, 80]<br />绿色阈值为[0, 80, -120, -10, 0, 30] |
 | invert           | 使能阈值反转，使能后传入阈值与实际阈值相反，默认为False      | 使能阈值反转<br />```img.find_blobs(invert=True)```          |
 | roi              | 设置算法计算的矩形区域，roi=[x, y, w, h]，x，y表示矩形区域左上角坐标，w，h表示矩形区域的宽度和高度，默认为整张图片 | 计算坐标为(50,50)，宽和高为100的区域<br />```img.find_blobs(roi=[50, 50, 100, 100])``` |
 | area_threshold   | 过滤像素面积小于area_threshold的直线，单位为像素点，默认为10。该参数可用于过滤一些无用的小直线 | 过滤面积小于1000的直线<br />```img.find_blobs(area_threshold=1000)``` |