openmv坐标系转换
时间: 2023-10-21 10:07:05 浏览: 126
OpenMV的坐标系转换主要是将像素坐标转换为实际物理坐标。在OpenMV中,可以通过设置相机的视场角和焦距来实现坐标系转换。具体来说,可以使用以下代码将像素坐标(x, y)转换为实际物理坐标(x_mm, y_mm):
```
import sensor
import image
# 设置相机参数
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(True)
sensor.set_hmirror(True)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 设置视场角和焦距
fov = 2.8 # 视场角,单位:弧度
focal_len = 2.8 # 焦距,单位:毫米
# 获取图像宽度和高度
w = sensor.width()
h = sensor.height()
# 将像素坐标转换为实际物理坐标
x_mm = (x - w/2) * (focal_len / (w/2) * math.tan(fov/2))
y_mm = (y - h/2) * (focal_len / (w/2) * math.tan(fov/2))
print("实际物理坐标:(%f, %f)" % (x_mm, y_mm))
```
相关问题
openmv的坐标转换
OpenMV的坐标转换是通过对镜头畸变进行校正,并使用AprilTag来获得像素坐标系与现实平面坐标系的转化计算方法。首先,需要对OpenMV进行标定,可以使用OpenMV自带的函数库中的image.lens_corr([strength=1.8[, zoom=1.0]])命令对镜头畸变进行校正,或者购买无畸变镜头。标定完成后,可以使用AprilTag生成器生成所需的AprilTag,并打印出来。然后,使用提供的代码和参考视频教程,可以获得转化计算公式。最后,通过OpenMV与Arduino通讯,并输出XY坐标。关于OpenMV与Arduino通讯的方式,可以选择I2C、SPI或UART,具体区别可以参考提供的链接。根据需要,可以选择相应的通讯方式,并使用相应的例程进行通讯。在代码中,可以将目标物体的中心坐标转化为机械臂的位置信息,将目标物体的颜色和大小信息转化为机械臂的姿态信息,并通过串口发送机械臂运动控制指令。以上是一个简单的示例代码,可以根据实际需求进行修改和扩展。[1][2][3]
机械臂和openmv如何进行坐标变换
机械臂和OpenMV之间进行坐标变换,需要先确定机械臂和OpenMV的坐标系。一般情况下,机械臂的坐标系是以机械臂的末端为原点,末端执行器的运动方向为z轴正方向,机械臂的其它两个轴为x和y轴。而OpenMV的坐标系一般是以摄像头为原点,摄像头的视线方向为z轴正方向,其它两个轴为x和y轴。
在进行坐标变换时,需要先测量出机械臂末端执行器相对于机械臂坐标系原点的位姿,包括位置和姿态信息。然后,通过机械臂的正运动学方程,将末端执行器的位姿转换到机械臂基座坐标系中。
接下来,需要将机械臂基座坐标系中的位姿转换到OpenMV坐标系中。这个过程可以通过矩阵变换来实现。
最后,通过OpenMV的图像处理算法,可以得到需要执行的动作或指令,并将其转换为机械臂末端执行器的运动轨迹,通过机械臂的逆运动学方程,将其转换为机械臂各个关节的运动角度,从而执行机械臂的动作。