yolov5 返回的坐标值xywh

yolov5返回的坐标值xywh是归一化后的值，表示目标框的中心点坐标和宽高。其中x和y是目标框中心点的归一化坐标，范围在0到1之间。w1和h1是目标框的宽度和高度的归一化值，也是在0到1之间的范围。这些归一化的坐标值可以通过使用yolo2coordinates函数将其转换为像素坐标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolo v5 坐标相关的判断与转换，评价指标，训练结果解析](https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/127439443)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

openmv实现颜色识别并返回坐标值

OpenMV是一个基于MicroPython的开源机器视觉项目，它具有图像识别和处理的能力。通过OpenMV，我们能够实现颜色识别并返回坐标值。

首先，我们需要使用OpenMV进行图像采集。通过OpenMV内置的摄像头模块，我们可以捕获实时视频或静态图像。

然后，我们可以使用OpenMV的图像处理库对采集到的图像进行处理。针对颜色识别，我们可以使用色彩追踪算法。该算法可以帮助我们从图像中提取出指定颜色区域。

接下来，我们需要设定识别的目标颜色。可以通过OpenMV的图像处理库调整颜色的阈值范围，使其只识别我们感兴趣的颜色区域。

在进行颜色追踪之后，OpenMV会返回我们所需的坐标值。我们可以通过OpenMV的API函数，如`find_blobs()`函数，来获取目标颜色区域的坐标值。通过分析识别到的颜色区域的位置信息，我们可以得到目标物体的坐标。

最后，我们可以根据需要，利用这些坐标值进行进一步的处理或者控制其他设备。例如，我们可以将坐标值发送给机器人控制器，使其相应地移动。

总的来说，OpenMV可以实现颜色识别并返回坐标值。通过其图像处理库和API函数，我们可以轻松地完成这一任务。这为我们在机器视觉应用中带来了更多的可能性。

python中怎么返回一个坐标值

在 Python 中，可以使用元组（tuple）或列表（list）来表示一个坐标值。例如，使用元组表示一个二维平面上的点坐标：

point = (3, 5)

其中，`point[0]` 表示 x 坐标，`point[1]` 表示 y 坐标。也可以使用列表表示：

point = [3, 5]

使用列表时，可以通过 `point[0]` 和 `point[1]` 获得 x 和 y 坐标。不过，使用元组的优势在于它是不可变类型，更加安全。