openmv怎样设置一个固定的坐标系

在 OpenMV 中设置固定坐标系是实现图像处理与实际物理空间映射的关键步骤，尤其在机器人导航、视觉伺服等应用中非常重要。OpenMV 本身并不直接提供“设置固定坐标系”的接口，但可以通过图像处理与几何变换的方法来实现。 ### 基于 AprilTag 的固定坐标系设置 一种常用方法是使用 AprilTag 来建立像素坐标系与现实世界坐标系之间的映射关系。通过检测 AprilTag 的位置与姿态，可以计算出图像中每个像素点在现实世界中的坐标。具体步骤如下： 1. 使用 AprilTag 作为参考标记，将其放置在已知的现实世界坐标系原点位置。 2. 利用 OpenMV 的 AprilTag 检测功能获取其在图像中的像素坐标。 3. 根据相机标定参数和 AprilTag 的尺寸，计算像素坐标与现实坐标的变换矩阵。 4. 通过透视变换或仿射变换将图像中的任意像素点转换为现实坐标。 ```python import sensor, image, time, math from pyb import UART sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 115200, timeout_char=1000) while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() tags = img.find_apriltags() for tag in tags: img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0)) img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0)) # 获取 AprilTag 的中心坐标 x = tag.cx() y = tag.cy() # 假设已知转换矩阵 M，将像素坐标 (x, y) 转换为现实坐标 (X, Y) # X = M[0][0]*x + M[0][1]*y + M[0][2] # Y = M[1][0]*x + M[1][1]*y + M[1][2] X = 0.0 Y = 0.0 print("现实坐标：X=%.2f, Y=%.2f" % (X, Y)) uart.write(("%f,%f\n" % (X, Y)).encode()) ``` ### 手动定义固定坐标系 如果应用场景中不需要高精度的现实坐标映射，也可以通过手动定义像素坐标系的方式设置固定坐标。例如，可以将图像左上角定义为原点 (0, 0)，右下角为 (width, height)。通过这种方式，可以将图像中的任何像素点映射到一个固定的二维坐标系中。 ```python # 手动定义图像的固定坐标系 image_width = sensor.width() image_height = sensor.height() # 假设检测到一个目标点 (x, y) x = 100 y = 150 # 计算相对于固定坐标系的位置 relative_x = x relative_y = y print("目标点在固定坐标系中的位置：(%.2f, %.2f)" % (relative_x, relative_y)) ``` ### 图像坐标与现实坐标的转换 为了实现像素坐标与现实坐标的转换，需要进行相机标定。OpenMV 提供了 `image.lens_corr()` 函数用于校正镜头畸变，这对于提高坐标转换的精度至关重要。畸变校正后，可以使用透视变换矩阵将图像坐标转换为现实坐标。 ```python # 使用 image.lens_corr() 校正镜头畸变 img.lens_corr(strength=1.8, zoom=1.0) ``` ### 相机标定与坐标变换矩阵 相机标定是实现像素坐标与现实坐标转换的关键步骤。标定过程中需要使用标定板（如棋盘格或 AprilTag）来获取多组像素坐标与对应的现实坐标，进而计算出变换矩阵。该矩阵可用于将图像中的任意像素点转换为现实坐标。 ---