openmv返回坐标
时间: 2023-08-07 10:03:35 浏览: 98
根据提供的引用内容,OpenMV返回坐标的分代码如下所示:
```python
(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。
相关问题
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)
```
openmv的坐标系
OpenMV的坐标系是以图像的左上角为原点,x轴向右延伸,y轴向下延伸。在OpenMV中,可以使用图像对象的方法获取物体的位置信息,如x_translation、y_translation和z_translation方法。这些方法返回的位置数据与实际数据存在一个比例关系,可以通过计算与实际距离的比值来得到实际中镜头与物体的间距。[2]在机械臂控制方面,可以根据目标物体的中心坐标和其他信息,将坐标信息转化为机械臂的运动控制指令。具体的实现方式取决于机械臂的运动规划和控制方式。一种简单的实现方式是根据目标物体的坐标、颜色和大小信息计算机械臂的姿态信息,并通过串口发送机械臂运动控制指令。[1][3]