openmv如何返回坐标

OpenMV是一款基于微控制器的开源计算机视觉库，主要用于物联网设备上进行简单图像处理。它提供的函数通常用于识别物体、测量距离等，并不是专门用来获取精确坐标，如GPS那样的定位服务。如果你想通过OpenMV获取图像中的特定点的坐标，它可能会基于图像特征检测算法（比如模板匹配、边缘检测）来找到兴趣点的位置，这些位置通常是像素坐标。

例如，如果你使用`find_template()`函数寻找预设模板的位置，这个函数会返回匹配到的区域的左上角和右下角的像素坐标。如果需要更详细的坐标，你可能需要进一步处理，比如计算中心像素或矩形的中心点。

如果你想要获取更精确的位置信息，你可能需要配合外部传感器（如红外测距模块），或者连接到支持GPS功能的扩展板，然后在OpenMV之外完成坐标转换。

相关问题

openmv返回坐标

根据提供的引用内容，OpenMV返回坐标的分代码如下所示：

（2）sensor.set_vflip(True)#垂直方向翻转
（3）sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#设置分辨率为120*160

这段代码中，`sensor.set_vflip(True)`用于将OpenMV传回的画面进行垂直翻转，以解决OpenMV倒置放置而导致电脑端显示画面颠倒的问题。而`sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)`则设置了分辨率为120*160，这是为了在追踪云台的代码中保持响应速度，避免画面延时和响应变慢的问题。从代码中可以看出，OpenMV返回的坐标信息是基于设置的分辨率和图像处理算法进行计算得出的。

openmv返回圆心坐标

OpenMV可以通过识别特定颜色的物体，并把其坐标发送给STM32，实现定向跟随效果。要返回圆心坐标，可以使用OpenMV中的blob检测方法。具体步骤如下：
1. 使用blob检测方法检测出目标物体的轮廓。
2. 计算出目标物体的圆心坐标。
3. 将圆心坐标发送给STM32，让单片机控制舵机转动，实现定向跟随效果。

参考代码如下：

import sensor, image, time
from pyb import UART
import json

# 初始化串口
uart = UART(3, 9600)

# 设置颜色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)

# 寻找目标物体
def find_blob():
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])
    if blobs:
        # 找到最大的色块
        max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels())
        # 画出目标物体的轮廓
        img.draw_circle(max_blob.cx(), max_blob.cy(), max_blob.w()//2, color=(255, 0, 0))
        # 返回目标物体的圆心坐标
        return max_blob.cx(), max_blob.cy()
    else:
        return None

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()
    # 寻找目标物体
    pos = find_blob()
    if pos:
        # 将坐标转换为字符串
        pos_str = json.dumps(pos)
        # 对字符串进行0拓展
        pos_list = list(pos_str)
        while len(pos_list) < 8:
            pos_list.insert(0, '0')
        # 将列表转换为字符串
        pos_str = ''.join(pos_list)
        # 发送坐标数据
        uart.write(pos_str)