openmv圆心定位

OpenMV可以通过色彩追踪来定位圆心。首先需要设置追踪的颜色范围，然后使用find_blobs函数找到符合颜色范围的色块，最后通过计算色块的中心坐标来确定圆心位置。

以下是一个简单的示例代码：

import sensor, image

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

# 设置追踪的颜色范围
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 查找符合颜色范围的色块
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])

    if blobs:
        # 找到最大的色块
        max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels())

        # 计算圆心位置
        center_x = max_blob.cx()
        center_y = max_blob.cy()

        # 在图像上绘制圆心位置
        img.draw_cross(center_x, center_y)

    # 显示图像
    img.show()

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找到圆心的坐标

根据引用\[2\]中的代码，可以使用OpenMV来找到红色小球的圆心坐标。在代码中，使用了`img.find_blobs`函数来寻找红色小球的色块。该函数会返回一个包含色块信息的列表，其中包括每个色块的圆心坐标。因此，你可以通过遍历这个列表来获取每个色块的圆心坐标。

请注意，具体的代码实现可能会根据你的需求和环境而有所不同。你可能需要调整阈值、像素阈值和区域阈值等参数来适应你的具体情况。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [openmv识别红色物体并返回坐标给stm32单片机，通过pid控制舵机云台](https://blog.csdn.net/qq_52798893/article/details/125852284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【OPENMV】openmv与单片机进行URAT通讯 发送坐标 2021-7-21](https://blog.csdn.net/MartinQi02/article/details/118965595)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]