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。

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定位坐标

OpenMV是一款基于Python的嵌入式视觉开发板，可以用于图像处理、机器视觉、深度学习等领域。它可以通过内置的摄像头获取图像，并进行各种图像处理操作，包括定位坐标。

在OpenMV中，可以使用find_blobs()函数来查找图像中的颜色块，并返回其位置信息。例如，以下代码可以查找红色颜色块的位置：

import sensor
import image

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

while(True):
    img = sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs([(0, 0, 0, 30, 30, 30)], pixels_threshold=200, area_threshold=200)
    if blobs:
        for b in blobs:
            img.draw_rectangle(b[0:4])
            img.draw_cross(b[5], b[6])

在上述代码中，我们使用了find_blobs()函数来查找颜色块，其中[(0, 0, 0, 30, 30, 30)]表示要查找的颜色范围，这里是红色。pixels_threshold和area_threshold分别表示像素阈值和面积阈值，用于过滤掉一些噪点。如果找到了颜色块，则会在图像上绘制一个矩形和一个十字形，表示颜色块的位置。