openmv获取图片像素坐标

OpenMV可以通过sensor.snapshot()方法从摄像头获取一帧图像，也就是一张当时的图片。得到这个图片后，可以使用image模块中的方法来处理图片。其中，可以使用image.set_pixel(x, y)方法来设置一个像素点的值。对于灰度图，可以设置(x, y)坐标的灰度值；对于彩色图，可以设置(x, y)坐标的(r, g, b)的值。此外，可以使用image.width()方法获取图像的宽度，使用image.height()方法获取图像的高度。[1][2]

相关问题

openmv识别颜色传送坐标

OpenMV是一款开源的基于微控制器的计算机视觉平台，它包含了一个小型、低功耗的图像处理模块，可以用于简单的颜色识别任务。如果你想要使用OpenMV来识别特定颜色并获取其在画面中的位置（即坐标），你可以按照以下步骤操作：

1. **安装库**：首先，确保你的OpenMV板子已经安装了必要的库，如`color`模块，它提供了颜色检测的功能。

2. **配置程序**：在OpenMV IDE或Python脚本中，导入`color`模块，并编写代码来捕获摄像头图片，例如：

   import sensor, image, color

   sensor.reset() # 初始化传感器
   sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式
   sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小

   while True:
       img = sensor.snapshot() # 获取当前帧
       colors = img.find_color(color.RED) # 查找红色区域
       for c in colors:
           x, y, w, h = c.rect() # 得到每个颜色块的坐标
           print("Color found at ({}, {})".format(x, y)) # 打印坐标

3. **分析结果**：循环中，`find_color()`函数会返回所有找到的颜色及其位置（矩形的左上角坐标）。你需要处理这个列表，以便进一步分析或采取行动。

**相关问题--:**
1. OpenMV支持哪些颜色的识别？
2. 如何优化OpenMV在复杂光照条件下的颜色识别性能？
3. 如果我想同时识别多种颜色，应该怎么做？

openmv边缘检测输出坐标颜色交界处坐标

OpenMV是一款专为微型计算机设计的开源机器视觉库，主要用于在嵌入式设备上进行图像处理和计算机视觉任务。当提到边缘检测时，OpenMV通常使用CVM（Closed-Form Visual Motion）算法或者其他类似的图像处理技术来寻找图像中的边界。

边缘检测的结果通常是二值化的图像，其中白色区域代表边缘，黑色区域表示非边缘部分。这些白色像素点的位置即为边缘坐标，它们通常由一对x和y坐标组成，表示在图片中的位置。在OpenMV中，这些坐标通常是整数形式，比如`(x, y)`。

如果输出的颜色是基于边缘强度或概率，那么在颜色交界处，颜色可能会逐渐从一种过渡到另一种，比如从深色到浅色。这种交界处对应的可能不是一个精确的坐标，而是通过颜色变化来表示边缘的连续性。

如果你想要获取颜色交界处的具体坐标，OpenMV本身可能不直接提供这样的信息，但你可以通过分析处理后的彩色图像，比如计算每个像素点与其周围像素的对比度，来近似找到颜色变化的转折点。

相关问题：
1. 如何在OpenMV中进行边缘检测？
2. 如何理解边缘检测结果中的“颜色交界处”？
3. 如何自定义处理边缘检测后的图像以得到颜色交界处的信息？