openmv 位置坐标
时间: 2023-07-10 15:23:51 浏览: 358
OpenMV 是一款基于 MicroPython 的开源机器视觉平台,可以用于图像识别、跟踪、物体检测等应用。如果你想获取 OpenMV 的位置坐标,需要使用 OpenMV 的视觉传感器来获取图像信息,然后通过算法分析图像中的特征点、颜色、形状等信息来推算 OpenMV 的位置坐标。具体的实现方法和精度要求取决于具体的应用场景,需要综合考虑传感器的参数、算法的复杂度和实时性等因素。
相关问题
openmv相对坐标
OpenMV相对坐标是指在OpenMV图像处理模块中使用的坐标系统。在OpenMV中,图像的左上角位置被定义为原点(0,0),水平方向为x轴正向,垂直方向为y轴正向。
相对坐标是相对于原点的位置表示。例如,如果某个对象在图像中的位置是(50, 30),那么它相对于原点的位置就是向右移动50个像素,向下移动30个像素。
OpenMV还提供了一些函数和方法来处理相对坐标,比如可以用`img.draw_circle()`函数在图像上画一个圆,指定圆心的相对坐标以及半径。这样,无论图像的尺寸或者显示器的分辨率如何变化,都可以保证绘制的图形在正确的位置显示出来。
openmv定位坐标
OpenMV是一款基于Python的嵌入式视觉开发板,可以用于图像处理、机器视觉、深度学习等领域。它可以通过内置的摄像头获取图像,并进行各种图像处理操作,包括定位坐标。
在OpenMV中,可以使用find_blobs()函数来查找图像中的颜色块,并返回其位置信息。例如,以下代码可以查找红色颜色块的位置:
```
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()
blobs = img.find_blobs([(0, 0, 0, 30, 30, 30)], pixels_threshold=200, area_threshold=200)
if blobs:
for b in blobs:
img.draw_rectangle(b[0:4])
img.draw_cross(b[5], b[6])
```
在上述代码中,我们使用了find_blobs()函数来查找颜色块,其中[(0, 0, 0, 30, 30, 30)]表示要查找的颜色范围,这里是红色。pixels_threshold和area_threshold分别表示像素阈值和面积阈值,用于过滤掉一些噪点。如果找到了颜色块,则会在图像上绘制一个矩形和一个十字形,表示颜色块的位置。