openmv测距标点代码

OpenMV是一款专为微嵌入式设备设计的小型计算机视觉平台，它包含了一颗摄像头和一套开源的机器视觉库。对于标点测距，通常指的是通过图像处理技术测量物体到相机的距离。OpenMV虽然提供了一些基本的传感器读取功能，但它的内置资源有限，并不是专门用于高级距离测量的。

在OpenMV上实现简单的标点测距，例如二维码或条形码检测，你可以利用其提供的模板匹配功能。首先，你需要准备一个二维码或条形码的模板图片，然后使用`find_template()`函数来搜索模板。当找到匹配时，可以根据模板大小和实际在图像中的位置来估算距离。

以下是一个简化版的示例代码（假设二维码大小已知）：

#include <OpenMV.h>

// 初始化相机
Camera camera;

// 二维码模板
Image template;

void setup() {
    camera.init();
    // 加载二维码模板
    if (!template.load("qrcode_template.bmp")) {
        Serial.println("Failed to load template.");
        return;
    }
}

void loop() {
    Image frame = camera.read(); // 从相机获取帧
    Point2f match_pos; // 匹配位置
    float scale; // 标签尺寸比例

    // 搜索模板并获取位置和缩放比例
    if (frame.match_template(template, &match_pos, TemplateMatch.NORMED)) {
        scale = (float)frame.width / template.width; // 计算比例
        int distance = ... // 使用scale计算实际距离，这需要额外的公式或算法
        Serial.print("Distance: ");
        Serial.println(distance);
    } else {
        Serial.println("No match found.");
    }
}

注意，这个例子并没有直接给出距离计算的部分，实际的距离计算可能需要用到深度传感器或其他额外的物理原理。OpenMV官方文档或社区资源可能有更详细的教程和公式供参考。