openmv发从坐标

OpenMV发送坐标的过程可以通过串口进行。在OpenMV的程序中，可以使用串口发送函数将最大色块的坐标值发送给Arduino。发送的数据可以通过定义一个数据帧来进行传输。在数据帧中，可以使用不同的数据类型来表示坐标的不同部分。例如，可以使用signed char类型来表示一个字节的八位二进制数，使用short类型来表示两个字节的十六位二进制数。因为OpenMV一次只能发送一个字节的数据，所以需要将坐标的不同部分拆分成多个数据帧进行传输。具体来说，传输的数据帧包括：数据帧1 -> 数据帧2 -> 数据1的低八位 -> 数据1的高八位 -> 数据2的低八位 -> 数据2的高八位 -> 数据帧3。这样可以确保将完整的坐标信息传输给Arduino。通过Arduino的串口接收函数，可以实时读取并解析接收到的JSON数据，从而获取OpenMV发送的坐标信息。[2][3]

相关问题

openmv边缘检测坐标

在OpenMV中进行边缘检测并获取坐标的方法是通过使用`image.find_edges()`函数来提取边缘特征，并使用`image.find_edges()`函数返回的结果来获取边缘的坐标。具体操作如下：

1. 首先，将OpenMV板子连接到OpenMV IDE，并创建一个新文件。
2. 将代码`image.find_edges()`复制到文件中。
3. 点击IDE左下角的绿色按钮来运行代码。
4. 在IDE右边的窗口中，你将实时看到提取到的边缘特征图片。
5. 使用返回的结果来获取边缘的坐标。

请注意，边缘检测的具体操作可以参考OpenMV官方提供的源码和文档。\[2\]

希望这个回答对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [通过Python调用OpenMV识别小球获取坐标](https://blog.csdn.net/persistence_lw/article/details/80142265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [OpenMV(四)--STM32实现特征检测](https://blog.csdn.net/qq_42580947/article/details/105812182)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

openmv返回圆心坐标

OpenMV可以通过识别特定颜色的物体，并把其坐标发送给STM32，实现定向跟随效果。要返回圆心坐标，可以使用OpenMV中的blob检测方法。具体步骤如下：
1. 使用blob检测方法检测出目标物体的轮廓。
2. 计算出目标物体的圆心坐标。
3. 将圆心坐标发送给STM32，让单片机控制舵机转动，实现定向跟随效果。

参考代码如下：

import sensor, image, time
from pyb import UART
import json

# 初始化串口
uart = UART(3, 9600)

# 设置颜色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)

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

# 寻找目标物体
def find_blob():
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])
    if blobs:
        # 找到最大的色块
        max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels())
        # 画出目标物体的轮廓
        img.draw_circle(max_blob.cx(), max_blob.cy(), max_blob.w()//2, color=(255, 0, 0))
        # 返回目标物体的圆心坐标
        return max_blob.cx(), max_blob.cy()
    else:
        return None

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()
    # 寻找目标物体
    pos = find_blob()
    if pos:
        # 将坐标转换为字符串
        pos_str = json.dumps(pos)
        # 对字符串进行0拓展
        pos_list = list(pos_str)
        while len(pos_list) < 8:
            pos_list.insert(0, '0')
        # 将列表转换为字符串
        pos_str = ''.join(pos_list)
        # 发送坐标数据
        uart.write(pos_str)