OpenMV：20追踪其他物体的云台

和追踪小车的原理是一样的
起首得到目标物体的x,y坐标，然后通过目标物体的xy坐标来控制我们云台的两个舵机的pid活动
无论追踪什么物体，都是通过物体的x,y坐标来控制云台的活动，对于云台的舵机来说，它只知道传给它的是x,y坐标，并不知道OpenMV传给它的是小球的xy坐标还是人脸的xy坐标
以是我们只必要修改main.py中的函数即可
追踪人脸的云台

搜刮函数：objects = img.find_features(face_cascade,threshold ,scale)
记得要载入haar算子，而且探求小球的函数find_blob()和探求人脸的函数find_feartures()的返回值是不一样的！

1. import sensor, image, time
3. from pid import PID
4. from pyb import Servo
6. pan_servo=Servo(1)
7. tilt_servo=Servo(2)
9. pan_servo.calibration(500,2500,500)
10. tilt_servo.calibration(500,2500,500)
12. red_threshold  = (13, 49, 18, 61, 6, 47)
14. pan_pid = PID(p=0.07, i=0, imax=90) #脱机运行或者禁用图像传输，使用这个PID
15. tilt_pid = PID(p=0.05, i=0, imax=90) #脱机运行或者禁用图像传输，使用这个PID
16. #pan_pid = PID(p=0.1, i=0, imax=90)#在线调试使用这个PID
17. #tilt_pid = PID(p=0.1, i=0, imax=90)#在线调试使用这个PID
19. sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
20. sensor.set_contrast(1)  # 插入：设置对比度
21. sensor.set_gainceiling(16)  # 插入：设置增益
23. # 由于云台上的OpenMV是反着装的，而检测人脸的haar算子是正着看的，所以就必须把照片倒过来才能检测成功
24.     # 我们不用那么麻烦：直接设置图像为镜像模式，是垂直方向的翻转即可
25. sensor.set_vflip(True)
27. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 人脸识别最好采用灰度图模式
28. sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
29. sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
30. sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
31. clock = time.clock() # Tracks FPS.
34. # 加载人脸的haar算子
35. face_cascade = image.HaarCascade("frontalface" , stages = 25)
37. def find_max(blobs):
38.     max_size=0
39.     for blob in blobs:
40.         if blob[2]*blob[3] > max_size:
41.             max_blob=blob
42.             max_size = blob[2]*blob[3]
43.     return max_blob
46. while(True):
47.     clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
48.     img = sensor.snapshot() # 截取一张图片
49.    
50.     # 截取一张图片后，对我们的图像进行find_features()
51.     # objects是返回的人脸矩形框(x,y,w,h)
52.     objects = img.find_features(face_cascade,threshold = 0.75,scale = 1.35)
53.    
54.    
55.     if objects: # 如果识别到人脸——>找到视野中最大的人脸
56.         max_object = find_max(objects)
57.         pan_error = max_object[0] +  max_object[2]/2 - img.width()/2
58.         tilt_error =  max_object[1] +  max_object[3]/2  - img.height()/2
60.         print("pan_error: ", pan_error)
62.         img.draw_rectangle( max_object.rect()) # rect
63.         img.draw_cross(int( max_object[0] +  max_object[2]/2),int( max_object[1] +  max_object[3]/2)) # cx, cy
65.         pan_output=pan_pid.get_pid(pan_error,1)/2
66.         tilt_output=tilt_pid.get_pid(tilt_error,1)
67.         print("pan_output",pan_output)
68.         pan_servo.angle(pan_servo.angle()+pan_output)
69.         tilt_servo.angle(tilt_servo.angle()-tilt_output)

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追踪AprilTags的云台

搜刮函数： objects = img.find_apriltags()

1. import sensor, image, time
3. from pid import PID
4. from pyb import Servo
6. pan_servo=Servo(1)
7. tilt_servo=Servo(2)
9. pan_servo.calibration(500,2500,500)
10. tilt_servo.calibration(500,2500,500)
12. red_threshold  = (13, 49, 18, 61, 6, 47)
14. pan_pid = PID(p=0.07, i=0, imax=90) #脱机运行或者禁用图像传输，使用这个PID
15. tilt_pid = PID(p=0.05, i=0, imax=90) #脱机运行或者禁用图像传输，使用这个PID
16. #pan_pid = PID(p=0.1, i=0, imax=90)#在线调试使用这个PID
17. #tilt_pid = PID(p=0.1, i=0, imax=90)#在线调试使用这个PID
19. sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
20. sensor.set_contrast(1)  # 插入：设置对比度
21. sensor.set_gainceiling(16)  # 插入：设置增益
23. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 人脸识别最好采用灰度图模式
24. sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
25. sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
26. sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
27. clock = time.clock() # Tracks FPS.
30. # 加载人脸的haar算子
31. face_cascade = image.HaarCascade("frontalface" , stages = 25)
33. def find_max(blobs):
34.     max_size=0
35.     for blob in blobs:
36.         if blob[2]*blob[3] > max_size:
37.             max_blob=blob
38.             max_size = blob[2]*blob[3]
39.     return max_blob
42. while(True):
43.     clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
44.     img = sensor.snapshot() # 截取一张图片
45.    
46.     # 截取一张图片后，对我们的图像进行find_apriltags()
47.     # 函数的返回值是一个AprilTag的对象列表
48.     objects = img.find_apriltags()
49.    
50.    
51.     if objects: # 如果识别到人脸——>找到视野中最大的人脸
52.         max_object = find_max(objects)
53.         pan_error = max_object[0] +  max_object[2]/2 - img.width()/2
54.         tilt_error =  max_object[1] +  max_object[3]/2  - img.height()/2
56.         print("pan_error: ", pan_error)
58.         img.draw_rectangle( max_object.rect()) # rect
59.         img.draw_cross(int( max_object[0] +  max_object[2]/2),int( max_object[1] +  max_object[3]/2)) # cx, cy
61.         pan_output=pan_pid.get_pid(pan_error,1)/2
62.         tilt_output=tilt_pid.get_pid(tilt_error,1)
63.         print("pan_output",pan_output)
64.         pan_servo.angle(pan_servo.angle()+pan_output)
65.         tilt_servo.angle(tilt_servo.angle()-tilt_output)

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追踪圆形的云台

搜刮函数：objects = img.find_circles()
注意要用到畸变改正，加在我们的sensor.snapshot()之后img = sensor.snapshot().lens_corr(1,8)
对于圆来说，比力大小就不用if blob[2]*blob[3] > max_size:了，而是直接比力半径cirle[2]即可

1. import sensor, image, time
3. from pid import PID
4. from pyb import Servo
6. pan_servo=Servo(1)
7. tilt_servo=Servo(2)
9. pan_servo.calibration(500,2500,500)
10. tilt_servo.calibration(500,2500,500)
12. red_threshold  = (13, 49, 18, 61, 6, 47)
14. pan_pid = PID(p=0.07, i=0, imax=90) #脱机运行或者禁用图像传输，使用这个PID
15. tilt_pid = PID(p=0.05, i=0, imax=90) #脱机运行或者禁用图像传输，使用这个PID
16. #pan_pid = PID(p=0.1, i=0, imax=90)#在线调试使用这个PID
17. #tilt_pid = PID(p=0.1, i=0, imax=90)#在线调试使用这个PID
19. sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
20. sensor.set_contrast(1)  # 插入：设置对比度
21. sensor.set_gainceiling(16)  # 插入：设置增益
23. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 人脸识别最好采用灰度图模式
24. sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
25. sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
26. sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
27. clock = time.clock() # Tracks FPS.
32. def find_max(blobs):
33.     max_size=0
34.     for blob in blobs:
35.         if blob[2]*blob[2] > max_size:
36.             max_blob=blob
37.             max_size = blob[2]*blob[2]
38.     return max_blob
41. while(True):
42.     clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
43.     img = sensor.snapshot().lens_corr(1,8)  # 截取一张图片的同时进行畸变矫正
44.    
45.     # 截取一张图片后，对我们的图像进行find_apriltags()
46.     # 函数的返回值是一个圆的圆心在摄像头里的xy坐标以及半径(x,y,r)
47.     objects = img.find_circles(threshold = 3500,x_margin = 10,y_margin = 10,r_margin = 10,r_min = 2,r_max = 100,r_step = 2)
48.    
49.    
50.     if objects: # 如果识别到人脸——>找到视野中最大的人脸
51.         max_object = find_max(objects)
52.         pan_error = max_object[0]  - img.width()/2    # 圆心的x坐标即为object[0]
53.         tilt_error =  max_object[1]   - img.height()/2    # 圆心的y坐标即为object[1]
55.         print("pan_error: ", pan_error)
57.         img.draw_rectangle( max_object.rect()) # rect
58.         # 直接改为画圆而非矩形
59.         img.draw_circle(max_object[0],max_object[1],max_object[2],color = (255,0,0))
60.         img.draw_cross(int(max_object[0]),int(max_object[1]) # 在圆形(x,y)处画十字
62.         pan_output=pan_pid.get_pid(pan_error,1)/2
63.         tilt_output=tilt_pid.get_pid(tilt_error,1)
64.         print("pan_output",pan_output)
65.         pan_servo.angle(pan_servo.angle()+pan_output)
66.         tilt_servo.angle(tilt_servo.angle()-tilt_output)

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来源：https://blog.csdn.net/m0_59466249/article/details/125370966
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