如何使用OpenMV来获取显示图像上的中线坐标？

OpenMV是一个专为微控制器设计的开源计算机视觉库，主要用于物联网项目，特别是基于树莓派Zero W的嵌入式设备。它并不直接支持在树莓派上获取图像的中线坐标，因为OpenMV更倾向于处理低分辨率传感器数据，并且其功能集更侧重于机器学习和简单图像处理。

如果你想要在树莓派等Linux平台上获取图像的中线坐标，通常会使用Python的PIL（Pillow）库或其他深度学习框架（如TensorFlow或OpenCV），它们提供了更为强大的图像分析工具。首先，你需要捕获图像，然后使用边缘检测算法（如Canny算子）找到边缘，再通过Hough变换找出可能的直线，最后确定其中的最可能是中线的那条线。

以下是一个简单的步骤概述：

1. 安装必要的库（例如Pillow）：

pip install pillow opencv-python

2. 编写Python代码：

from PIL import Image
import cv2

# 加载图像
img = Image.open('image.jpg')
gray_img = img.convert('L')  # 转换成灰度图
edges = cv2.Canny(gray_img, 50, 150)  # Canny边缘检测

# Hough变换寻找直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=100, minLineLength=50, maxLineGap=10)

# 如果有线条，选择中线
if lines is not None:
    mid_line = None
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        if (y2 - y1) * (x2 - x1) > 0:  # 确保斜率方向一致
            mid_line = (int((x1+x2)/2), int((y1+y2)/2))  # 中点坐标
            break  # 只取第一条作为中线

# 输出中线坐标
print("中线坐标：", mid_line)