OPENMV识别垃圾并返回垃圾坐标

作为AI语言模型，我可以为您提供一份代码，但是由于我没有实际设备进行测试，因此不能保证代码的可用性。以下是可能的代码示例：

import sensor, image, time

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

# 加载垃圾分类模型
net = "trained.tflite"
labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")]

# 循环检测垃圾
while(True):
    img = sensor.snapshot()
    # 进行垃圾分类
    results = img.classify(net, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=-1, y_overlap=-1)
    # 打印分类结果
    for r in results:
        print(labels[r.classid()], r.x(), r.y(), r.w(), r.h())

这段代码使用了OpenMV的Python API，首先初始化了摄像头，然后加载了垃圾分类模型和标签。在循环中，它不断地获取图像，并使用模型进行分类。对于每个分类结果，它打印了对应的标签和边界框坐标。您可以在此基础上进行进一步的开发，比如将坐标发送到其他设备。