k210识别中心点坐标

根据引用[1]和引用[2]的内容，K210识别中心点坐标的过程如下：
首先，通过寻找绿色目标点，计算目标的坐标。在代码中，使用了一个循环来遍历所有的绿色目标点，并通过计算得到目标点的坐标。这里还加入了一个修正因摄像头误差而导致的偏差的步骤。最后，使用矩形标记出目标颜色区域，并用十字标注目标的中心点。

接下来，通过识别黑色边框，计算出一个单位长度的像素长度。在代码中，首先找到黑色边框中最大的色块，然后计算出单位坐标像素长度。这里还加入了对分母为零的情况进行处理的步骤。最后，使用黑框标注找到的目标，并用十字标注目标的中心点位置。

综上所述，K210识别中心点坐标的过程包括寻找绿色目标点和识别黑色边框两个步骤，通过这两个步骤可以得到目标的中心点坐标。

相关问题

k210图像识别中心坐标

在K210图像识别中，可以通过寻找绿色目标和黑色边框来计算目标的中心坐标。首先，通过寻找绿色目标，可以得到目标的坐标。在代码中，使用了一个循环来遍历绿色目标的坐标，并计算目标点的坐标。然后，通过识别黑色边框，可以计算出一个单位长度的像素长度。在代码中，找到黑色边框后，计算出单位坐标像素长度。最后，可以通过目标点的坐标和单位像素长度来计算目标的中心坐标。在代码中，使用了一个十字标记来标注目标的中心点位置。所以，K210图像识别中心坐标的计算是通过寻找绿色目标和黑色边框，并结合目标点的坐标和单位像素长度来实现的。

k210颜色识别返回坐标

在K210的颜色识别代码中，通过使用摄像头进行图像采集，并使用阈值来识别特定颜色的色块。在代码中，使用了蓝色的阈值来识别蓝色色块，并返回其中心位置的x和y坐标。具体的代码如下所示：

import sensor, lcd, time, utime

# 摄像头初始化
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(1)  # 后置模式，所见即所得

# LCD 初始化
lcd.init()

# 创建一个时钟
clock = time.clock()

# 颜色识别阈值(L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
thresholds = [
    (30, 100, 15, 127, 15, 127),  # 红色阈值
    (30, 100, -64, -8, -32, 32),  # 绿色阈值
    (0, 30, 0, 64, -128, -20)  # 蓝色阈值
]

while True:
    img = sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs([thresholds[2]], pixels_threshold=400)
    
    if blobs:
        tmp = img.draw_rectangle(blobs[0][0:4])
        tmp = img.draw_cross(blobs[0].cx(), blobs[0].cy())  # 画框描边，在中心画十字
        lcd.display(img)  # 显示
        print(blobs[0].cy(), blobs[0].cx())  # 打印输出中心坐标
    
    utime.sleep_ms(100)

在这段代码中，我们使用了蓝色的阈值来识别蓝色色块，并通过`blobs[0].cy()`和`blobs[0].cx()`来获取色块的中心坐标。其中，`blobs[0]`表示第一个检测到的色块，`cy()`表示中心坐标的y值，`cx()`表示中心坐标的x值。