请问如何让find_features函数返回人脸中心区域的坐标值，而且find_features函数的rio是什么意思

[6lgq]

import sensor, time, image, pyb

led = pyb.LED(3)

Reset sensor

sensor.reset()

Sensor settings

sensor.set_contrast(1)
sensor.set_gainceiling(16)

HQVGA and GRAYSCALE are the best for face tracking.

sensor.set_framesize(sensor.HQVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)

face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)

#stages值未传入时使用默认的stages。stages值设置的小一些可以加速匹配，但会降低准确率。
print(face_cascade)

clock = time.clock()

while (True):
clock.tick()

img = sensor.snapshot()

#注意：比例因子越低，图像越小，检测的对象越小。
#阈值越高，检测率越高，误报越多。
objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.35, roi)

#image.find_features(cascade, threshold=0.5, scale=1.5),thresholds越大，
#匹配速度越快，错误率也会上升。scale可以缩放被匹配特征的大小。

#在找到的目标上画框，标记出来

for r in objects:
    img.draw_rectangle(r)
    a = r.x()
    print(a)
    #time.sleep(100)  #延时100ms

print(clock.fps())

[6lgq]

希望有大佬可以告诉我人脸区域的中心坐标可以这么输出

[6lgq]

请问例程中 r 的四个参数如单独输出

[6lgq]

或者说如何单独的输出r的四个参数

[kidswong999]

https://docs.singtown.com/micropython/zh/latest/openmvcam/library/omv.image.html#image.find_features

[kidswong999]

你直接print(r)就知道了，这是一个列表。