openmv输出坐标

你可以使用OpenMV来输出坐标。具体步骤如下：

1. 首先，确保你已经正确连接了OpenMV相机到你的计算机。
2. 打开OpenMV IDE（集成开发环境）并连接到相机。
3. 在IDE的脚本编辑器中编写代码来捕捉图像。
4. 在代码中使用相关函数来识别或跟踪你感兴趣的对象。
5. 一旦找到对象，你可以使用适当的函数来获取其坐标信息。
6. 最后，使用OpenMV的串口功能或其他适当的方法将坐标信息输出到你想要的地方，如串口终端或其他设备。

请注意，具体的代码实现和输出方法可能会根据你的应用和需求而有所不同。你可以参考OpenMV的文档和示例代码来更详细地了解如何输出坐标信息。

相关问题

openmv输出矩形坐标

您可以使用OpenMV库中的find_rects()函数来检测并输出矩形的坐标。以下是一个示例代码：

import sensor
import image

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

# 捕获图像
img = sensor.snapshot()

# 执行矩形检测
rects = img.find_rects()

# 输出矩形坐标
for r in rects:
    img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0))
    print("矩形坐标：", r.rect())

# 显示图像
img.show()

上述代码首先初始化了摄像头，然后捕获一帧图像。接下来，使用find_rects()函数在图像中检测矩形，并将检测到的矩形坐标存储在rects变量中。最后，遍历rects，并使用draw_rectangle()函数在图像上绘制矩形框，并将矩形坐标打印出来。最后，显示图像以查看结果。

请注意，此代码假设您已经正确安装了OpenMV库，并且已经将OpenMV与相应的硬件连接。详细的安装和连接指南可以在OpenMV官方文档中找到。

openmv发送坐标

### 如何使用OpenMV发送坐标

#### 使用场景描述
在某些应用场景下，可能需要将OpenMV识别到的目标物体的坐标位置传输给外部设备，比如STM32单片机。这通常用于机器人视觉导航、自动化控制等领域。

#### 发送坐标的实现方式
为了完成这一操作，在OpenMV中可以先利用图像处理算法找到感兴趣区域(ROI)，并计算该区域内特征点的位置信息。之后借助串行接口(Serial Port)以特定格式向接收端传递这些数据[^3]。

#### 示例代码展示
下面给出一段简单的Python脚本作为例子，展示了怎样从摄像头捕获的画面里提取出颜色标记物中心点坐标并通过UART发送出去：

import sensor, image, time, pyb

# 初始化传感器参数配置
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

uart = pyb.UART(3, baudrate=115200, timeout_char=1000)

while(True):
    img = sensor.snapshot()

    blobs = img.find_blobs([(30, 100, 15, 127, 15, 127)], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True)

    if blobs:
        largest_blob = max(blobs, key=lambda b:b.pixels())
        
        (x,y,w,h)=largest_blob.rect()
        cx=x+w//2
        cy=y+h//2
        
        uart.write("X:%d,Y:%d\r\n"%(cx,cy))

此段程序会不断循环读取当前画面，并尝试寻找指定范围内的红色色块；一旦发现符合条件的对象，则测量其矩形包围框尺寸进而得出质心坐标(cx,cy);最后经由硬件串口输出字符串形式的结果。

#### 获取更多帮助资源
对于更深入的学习需求，建议查阅官方提供的详尽指南以及活跃的技术交流平台上的讨论帖文。例如，可以在OpenMV官方网站上查找详细的函数手册说明，也可以访问开源社区寻求同行的帮助和支持[^1]。