openmv检测区域设置

根据引用[1]中的描述，OpenMV的目标检测算法主要是用于目标板的定位，而不进行目标板的分类。为了保证算法在OpenMV的有限算力下能够流畅运行目标检测模型，需要对模型进行简化。该算法借鉴了SSD网络的思想，并在经典的one-stage目标检测网络架构上进行了修改。

根据引用[3]中的描述，OpenMV的目标检测算法对经典的目标检测网络进行了以下改变：
1. 减少backbone的深度，因为不需要进行分类任务。
2. 统一目标板的尺寸，不需要多个预测特征层来适应不同大小的目标，仅需要一个预测特征层。
3. 使用4x3个先验格子来代替不同尺寸的锚框，每个格子负责预测该区域内的目标。
4. 仅预测目标板的x和y坐标，不预测宽度和高度。目标板的外接矩形都是正方形，且尺寸基本一样。
5. 使用一个经验参数r来确定目标外接矩形的边长，r由目标板在摄像头中倾斜45度的外接矩形边长确定。

综上所述，OpenMV的目标检测算法通过简化模型结构和参数预测方式，以适应其有限的算力和输入尺寸限制，实现了目标板的定位功能。