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]

相关问题

openmv坐标系转换

OpenMV的坐标系转换主要是将像素坐标转换为实际物理坐标。在OpenMV中，可以通过设置相机的视场角和焦距来实现坐标系转换。具体来说，可以使用以下代码将像素坐标(x, y)转换为实际物理坐标(x_mm, y_mm)：

import sensor
import image

# 设置相机参数
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(True)
sensor.set_hmirror(True)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 设置视场角和焦距
fov = 2.8 # 视场角，单位：弧度
focal_len = 2.8 # 焦距，单位：毫米

# 获取图像宽度和高度
w = sensor.width()
h = sensor.height()

# 将像素坐标转换为实际物理坐标
x_mm = (x - w/2) * (focal_len / (w/2) * math.tan(fov/2))
y_mm = (y - h/2) * (focal_len / (w/2) * math.tan(fov/2))

print("实际物理坐标：(%f, %f)" % (x_mm, y_mm))

openmv坐标巡线

在使用OpenMV进行坐标巡线时，可以通过设置通信波特率，使用OpenMV的UART模块进行与主板的通信。可以通过OpenMV的tx引脚发送信息给主板的rx引脚，同时通过OpenMV的rx引脚接收主板发送的信息。需要注意的是，通信的波特率需要与主板设置成一样才能进行通信。[1]

在具体的坐标巡线任务中，可以根据任务要求和具体情况，结合算法和思路来完成任务。对于想要快速上手的人来说，思路是最重要的，给一堆函数没有组合使用的思路就没有作用。可以参考一些相关的教程和视频，从中获取一些思路和灵感，然后根据具体的任务要求，将算法和函数结合起来，完成坐标巡线任务。[2]

在直角坐标系上，如果有一点B，经过这个点有一条直线，可以用ρ表示原点到该直线的距离，垂足是点A，这个线段与x轴的夹角为θ。可以根据这个坐标系来进行坐标巡线的计算和控制。[3]