openmv获得角点坐标

根据引用[1]中的代码，可以使用OpenMV摄像头获取矩形的左上角坐标、宽度和高度，并通过绘制矩形来显示。然而，引用[2]中提到了对颜色识别和像素点数的计算，以确定目标形状（正方形或三角形）。因此，OpenMV可以通过颜色识别和像素点数计算来获取目标的角点坐标。具体的实现方法可能需要根据具体的代码和算法进行调整。

相关问题

openmv的坐标系

OpenMV的坐标系是以图像的左上角为原点，x轴向右延伸，y轴向下延伸。在OpenMV中，可以使用图像对象的方法获取物体的位置信息，如x_translation、y_translation和z_translation方法。这些方法返回的位置数据与实际数据存在一个比例关系，可以通过计算与实际距离的比值来得到实际中镜头与物体的间距。[2]在机械臂控制方面，可以根据目标物体的中心坐标和其他信息，将坐标信息转化为机械臂的运动控制指令。具体的实现方式取决于机械臂的运动规划和控制方式。一种简单的实现方式是根据目标物体的坐标、颜色和大小信息计算机械臂的姿态信息，并通过串口发送机械臂运动控制指令。[1][3]

openmv怎么获取矩形的中心坐标

在OpenMV中，获取矩形的中心坐标可以使用`find_rects()`函数来识别图像中的矩形，然后使用矩形对象的`x()`,`y()`,`w()`和`h()`方法来计算矩形的中心坐标。

首先，使用`find_rects()`函数来识别图像中的矩形。该函数会返回一个矩形对象列表。

import sensor
import image

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

while(True):
    img = sensor.snapshot()
    rects = img.find_rects()

接下来，可以迭代矩形对象列表，使用`x()`,`y()`,`w()`和`h()`方法来计算矩形的中心坐标。

for r in rects:
    x = r.x() + r.w()//2
    y = r.y() + r.h()//2
    print("矩形的中心坐标:", x, y)

在以上代码中，`r.x()`和`r.y()`分别返回矩形对象的左上角的x和y坐标。`r.w()`和`r.h()`分别返回矩形对象的宽度和高度。将矩形对象的宽度的一半和高度的一半分别加到左上角的x和y坐标上，就可以得到矩形的中心坐标。

最后，通过打印出中心坐标，或者根据实际需求执行其他操作，如在图像中标记矩形或进行其他处理。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，具体的实现可能需要根据具体的OpenMV版本和具体需求进行适当调整。