k210图像识别中心坐标

在K210图像识别中，可以通过寻找绿色目标和黑色边框来计算目标的中心坐标。首先，通过寻找绿色目标，可以得到目标的坐标。在代码中，使用了一个循环来遍历绿色目标的坐标，并计算目标点的坐标。然后，通过识别黑色边框，可以计算出一个单位长度的像素长度。在代码中，找到黑色边框后，计算出单位坐标像素长度。最后，可以通过目标点的坐标和单位像素长度来计算目标的中心坐标。在代码中，使用了一个十字标记来标注目标的中心点位置。所以，K210图像识别中心坐标的计算是通过寻找绿色目标和黑色边框，并结合目标点的坐标和单位像素长度来实现的。

相关问题

k210颜色识别返回坐标

在K210的颜色识别代码中，通过使用摄像头进行图像采集，并使用阈值来识别特定颜色的色块。在代码中，使用了蓝色的阈值来识别蓝色色块，并返回其中心位置的x和y坐标。具体的代码如下所示：

import sensor, lcd, time, utime

# 摄像头初始化
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(1)  # 后置模式，所见即所得

# LCD 初始化
lcd.init()

# 创建一个时钟
clock = time.clock()

# 颜色识别阈值(L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
thresholds = [
    (30, 100, 15, 127, 15, 127),  # 红色阈值
    (30, 100, -64, -8, -32, 32),  # 绿色阈值
    (0, 30, 0, 64, -128, -20)  # 蓝色阈值
]

while True:
    img = sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs([thresholds[2]], pixels_threshold=400)
    
    if blobs:
        tmp = img.draw_rectangle(blobs[0][0:4])
        tmp = img.draw_cross(blobs[0].cx(), blobs[0].cy())  # 画框描边，在中心画十字
        lcd.display(img)  # 显示
        print(blobs[0].cy(), blobs[0].cx())  # 打印输出中心坐标
    
    utime.sleep_ms(100)

在这段代码中，我们使用了蓝色的阈值来识别蓝色色块，并通过`blobs[0].cy()`和`blobs[0].cx()`来获取色块的中心坐标。其中，`blobs[0]`表示第一个检测到的色块，`cy()`表示中心坐标的y值，`cx()`表示中心坐标的x值。

k210色块识别输出坐标

根据引用[1]和引用[2]的代码，可以看出这是一个使用K210芯片进行色块识别的程序。程序通过摄像头获取图像，然后使用阈值来识别特定颜色的色块。在识别到色块后，程序会在图像上绘制一个矩形框和一个十字标记来标注色块的位置，并输出色块的中心坐标。

根据引用[3]的代码，可以看出这个程序还可以实现多色检测。在代码中定义了黄色和红色对应的阈值，然后通过阈值管理器来管理这些阈值。注意，在识别颜色时需要关闭白平衡。

因此，根据这些代码，K210色块识别程序可以输出色块的中心坐标。