openmv的坐标转换

OpenMV的坐标转换是通过对镜头畸变进行校正，并使用AprilTag来获得像素坐标系与现实平面坐标系的转化计算方法。首先，需要对OpenMV进行标定，可以使用OpenMV自带的函数库中的image.lens_corr([strength=1.8[, zoom=1.0]])命令对镜头畸变进行校正，或者购买无畸变镜头。标定完成后，可以使用AprilTag生成器生成所需的AprilTag，并打印出来。然后，使用提供的代码和参考视频教程，可以获得转化计算公式。最后，通过OpenMV与Arduino通讯，并输出XY坐标。关于OpenMV与Arduino通讯的方式，可以选择I2C、SPI或UART，具体区别可以参考提供的链接。根据需要，可以选择相应的通讯方式，并使用相应的例程进行通讯。在代码中，可以将目标物体的中心坐标转化为机械臂的位置信息，将目标物体的颜色和大小信息转化为机械臂的姿态信息，并通过串口发送机械臂运动控制指令。以上是一个简单的示例代码，可以根据实际需求进行修改和扩展。[1][2][3]

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openmv坐标转换

OpenMV是一款基于微控制器的开源计算机视觉平台，主要用于物联网设备的图像处理。它提供了一套简单易用的API来进行坐标系转换。在OpenMV中，如果你需要进行像素到实际世界空间的转换，通常涉及到摄像头标定（Calibration）的过程。

摄像头标定会确定相机内部参数如焦距、主点等，然后你可以通过提供的函数（如`calib.get_reprojection_matrix()`）获取从像素坐标到真实世界的变换矩阵。当你有了一组已知的像素坐标（比如特征点）和它们在现实中的对应位置，可以使用这个矩阵将像素坐标转换为毫米级的位置。

例如：

import openmv Cam

# 初始化相机并校准
cam = Cam()
cam.init()
cam.calibrate()

# 获取像素到毫米的转换矩阵
reproj_matrix = cam.get_reprojection_matrix()

# 假设我们有像素坐标 (px, py)
world_position = reproj_matrix.dot([px, py, 1])[:2] # 注意忽略z轴

openmv坐标系转换

OpenMV的坐标系转换主要是将像素坐标转换为实际物理坐标。在OpenMV中，可以通过设置相机的视场角和焦距来实现坐标系转换。具体来说，可以使用以下代码将像素坐标(x, y)转换为实际物理坐标(x_mm, y_mm)：

import sensor
import image

# 设置相机参数
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(True)
sensor.set_hmirror(True)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 设置视场角和焦距
fov = 2.8 # 视场角，单位：弧度
focal_len = 2.8 # 焦距，单位：毫米

# 获取图像宽度和高度
w = sensor.width()
h = sensor.height()

# 将像素坐标转换为实际物理坐标
x_mm = (x - w/2) * (focal_len / (w/2) * math.tan(fov/2))
y_mm = (y - h/2) * (focal_len / (w/2) * math.tan(fov/2))

print("实际物理坐标：(%f, %f)" % (x_mm, y_mm))