openmv输出矩形坐标

您可以使用OpenMV库中的find_rects()函数来检测并输出矩形的坐标。以下是一个示例代码：

import sensor
import image

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 捕获图像
img = sensor.snapshot()

# 执行矩形检测
rects = img.find_rects()

# 输出矩形坐标
for r in rects:
    img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0))
    print("矩形坐标：", r.rect())

# 显示图像
img.show()

上述代码首先初始化了摄像头，然后捕获一帧图像。接下来，使用find_rects()函数在图像中检测矩形，并将检测到的矩形坐标存储在rects变量中。最后，遍历rects，并使用draw_rectangle()函数在图像上绘制矩形框，并将矩形坐标打印出来。最后，显示图像以查看结果。

请注意，此代码假设您已经正确安装了OpenMV库，并且已经将OpenMV与相应的硬件连接。详细的安装和连接指南可以在OpenMV官方文档中找到。

相关问题

openmv计算矩形面积

OpenMV是一款开源的基于微控制器的机器视觉平台，它主要用于嵌入式设备上进行图像处理任务，例如识别人脸、检测物体等。如果你想要在OpenMV上计算摄像头捕捉到的矩形区域的面积，首先需要对图像进行矩形检测，然后利用宽度和高度来计算。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装库**：OpenMV提供了`cv2`这样的图像处理库，用于识别矩形。你需要确保已安装并导入这个库。

import cv2

2. **获取矩形信息**：通过OpenMV提供的`find_rectangle`函数或者自定义的边缘检测算法（如Canny算子），找到图像中的矩形边界。

3. **提取矩形尺寸**：从检测到的矩形位置（通常包含四个点，左上角和右下角）计算出矩形的宽度（两个相邻边之间的距离）和高度。

4. **计算面积**：

   width = abs(rect - rect) # 左上角x坐标和右下角x坐标的差值
   height = abs(rect - rect) # 左上角y坐标和右下角y坐标的差值
   area = width * height

5. **结果输出**：打印或保存矩形的面积。

print("矩形面积:", area)

openmv模板匹配坐标

openmv模板匹配可以用于在图像中寻找特定模板的位置。模板匹配的基本思想是将模板图像与待匹配图像进行比较，寻找最相似的位置。

在openmv中，可以使用`image.find_template()`函数实现模板匹配。该函数需要提供待匹配图像和模板图像，并返回一个矩形框表示找到的模板在待匹配图像中的位置。

下面是一个示例代码，演示如何使用openmv进行模板匹配并获取匹配到的坐标：

import sensor
import image

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 加载待匹配图像和模板图像
template = image.Image("/path/to/template.bmp")
img = sensor.snapshot()

# 进行模板匹配
r = img.find_template(template, threshold=0.70)

if r:
    # 找到了匹配的模板
    img.draw_rectangle(r)
    print("Template found at:", r)
else:
    print("Template not found.")

在示例代码中，`/path/to/template.bmp`需要替换为实际的模板图像路径。`threshold`参数用于控制匹配的相似度阈值，可以根据实际情况进行调整。

运行代码后，如果找到了匹配的模板，将会在图像上绘制矩形框，并输出匹配到的坐标。如果未找到匹配的模板，则输出"Template not found."。

希望以上信息对您有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。