openmv中心点的坐标

在 OpenMV 中，获取图像中心点的坐标可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用 `sensor.snapshot()` 方法获取当前图像的快照。

2. 然后，通过 `image.width()` 和 `image.height()` 方法获取图像的宽度和高度。

3. 最后，计算图像中心点的坐标，即 `(image.width() /2, image.height() /2)`。

以下是一个示例代码片段，演示如何获取图像中心点的坐标：

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)

# 获取图像快照image = sensor.snapshot()

# 获取图像宽度和高度width = image.width()
height = image.height()

# 计算中心点坐标center_x = width //2center_y = height //2# 打印中心点坐标print("Center point coordinates: ({}, {})".format(center_x, center_y))

请注意，以上代码是基于 OpenMV 的 MicroPython API 编写的。确保已将 OpenMV 相关库正确安装，并将代码上传到 OpenMV 开发板上才能运行。

相关问题

openmv色块坐标

OpenMV可以通过颜色识别来找到图像中特定颜色的物体，并返回该物体的坐标。具体步骤如下：

1. 设置颜色阈值，将图像转换为二值图像。
2. 对二值图像进行形态学处理，去除噪点和孤立的像素。
3. 找到二值图像中的轮廓。
4. 对每个轮廓进行面积和位置的计算，得到符合条件的物体的坐标。

以下是一个示例代码，用于识别红色物体并返回其坐标：

import sensor, image, time

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

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

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 将图像转换为二值图像
    binary = img.binary([red_threshold])

    # 形态学处理
    binary.erode(1)
    binary.dilate(1)

    # 找到轮廓
    contours = binary.find_contours()

    # 遍历轮廓
    for c in contours:
        # 计算轮廓面积
        area = c.area()

        # 如果面积大于阈值，则认为是目标物体
        if area > 100:
            # 计算物体中心坐标
            cx = c.cx()
            cy = c.cy()

            # 在图像上绘制物体中心点
            img.draw_circle(cx, cy, 5, color = (0, 255, 0))

            # 输出物体中心坐标
            print("x: %d, y: %d" % (cx, cy))

openmv如何返回坐标

OpenMV是一款基于微控制器的开源计算机视觉库，主要用于物联网设备上进行简单图像处理。它提供的函数通常用于识别物体、测量距离等，并不是专门用来获取精确坐标，如GPS那样的定位服务。如果你想通过OpenMV获取图像中的特定点的坐标，它可能会基于图像特征检测算法（比如模板匹配、边缘检测）来找到兴趣点的位置，这些位置通常是像素坐标。

例如，如果你使用`find_template()`函数寻找预设模板的位置，这个函数会返回匹配到的区域的左上角和右下角的像素坐标。如果需要更详细的坐标，你可能需要进一步处理，比如计算中心像素或矩形的中心点。

如果你想要获取更精确的位置信息，你可能需要配合外部传感器（如红外测距模块），或者连接到支持GPS功能的扩展板，然后在OpenMV之外完成坐标转换。