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人脸识别追踪。 图像采集识别和电机驱动系统，利用openmv图像识别对人脸进行实时采集，采集信号传入到单片机，根据分析结果利用matlab-PID算法控制电机系统跟随人脸运动，自动检测追踪

在科技飞速发展的当下，人脸识别追踪技术已经越来越多地出现在我们的生活场景中。今天，就来聊聊这个基于图像采集识别与电机驱动系统的人脸识别追踪项目。

图像采集识别：OpenMV 大显身手

我们使用 OpenMV 进行人脸的实时采集。OpenMV 是一款开源的机器视觉开发平台，简单易用且功能强大。

下面来看一段简单的 OpenMV 人脸检测代码示例：

import sensor import image import time import lcd # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭自动白平衡 # 加载人脸检测模型 face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25) while(True): img = sensor.snapshot() faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.25) for r in faces: img.draw_rectangle(r) lcd.display(img)

代码分析：

1. 首先初始化摄像头部分，设置图像格式为RGB565，尺寸为QVGA，跳过一些帧让摄像头稳定工作，并关闭自动增益和自动白平衡，这样可以在特定环境下获取更稳定的图像。
2. 接着加载人脸检测的 Haar 级联分类器模型，这个模型就像是一个“人脸探测器”，能帮助我们在图像中找到人脸。
3. 在循环中，不断获取摄像头拍摄的图像（sensor.snapshot()），然后使用加载的模型去寻找人脸（img.findfeatures）。如果找到了人脸，就在图像上画一个矩形框标记出来（img.drawrectangle），最后通过 LCD 显示带有标记的图像。

信号传递：从 OpenMV 到单片机

OpenMV 完成人脸采集识别后，需要将采集到的信号传递给单片机。这一步通常可以通过串口通信来实现。假设单片机是基于 Arduino 的，在 OpenMV 端添加如下串口发送代码：

uart = machine.UART(3, 115200) # 初始化串口 3，波特率 115200 while(True): img = sensor.snapshot() faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.25) if faces: face_x = faces[0][0] + faces[0][2] // 2 # 计算人脸中心 x 坐标 face_y = faces[0][1] + faces[0][3] // 2 # 计算人脸中心 y 坐标 data = "{},{}".format(face_x, face_y) uart.write(data + '\n') # 通过串口发送人脸中心坐标 time.sleep(0.1)

在 Arduino 端接收数据的代码：

#include <SoftwareSerial.h> SoftwareSerial mySerial(2, 3); // RX, TX void setup() { Serial.begin(115200); mySerial.begin(115200); } void loop() { if (mySerial.available()) { String data = mySerial.readStringUntil('\n'); int commaIndex = data.indexOf(','); int faceX = data.substring(0, commaIndex).toInt(); int faceY = data.substring(commaIndex + 1).toInt(); // 这里可以根据接收到的坐标进行进一步处理 Serial.print("Face X: "); Serial.print(faceX); Serial.print(" Face Y: "); Serial.println(faceY); } }

代码分析：

人脸识别追踪。 图像采集识别和电机驱动系统，利用openmv图像识别对人脸进行实时采集，采集信号传入到单片机，根据分析结果利用matlab-PID算法控制电机系统跟随人脸运动，自动检测追踪

OpenMV 端，我们初始化了串口，并在检测到人脸时，计算人脸中心坐标，将其格式化为字符串通过串口发送出去。Arduino 端，使用SoftwareSerial库来模拟串口通信，接收 OpenMV 发送的数据。接收到数据后，通过字符串处理提取出人脸中心的x和y坐标，这样单片机就获取到了人脸在图像中的位置信息。

电机驱动：Matlab - PID 算法助力追踪

单片机获取到人脸位置信息后，要利用 Matlab - PID 算法来控制电机系统跟随人脸运动。PID 算法是一种经典的反馈控制算法，它根据设定值与实际值的偏差，通过比例（P）、积分（I）、微分（D）三个环节的运算来调整控制量。

在 Matlab 中简单实现一个 PID 控制算法示例如下：

% 初始化参数 Kp = 1; Ki = 0.1; Kd = 0.01; setpoint = 50; % 设定值 error = 0; prev_error = 0; integral = 0; dt = 0.1; for i = 1:100 % 假设这里获取到实际值，这里简单模拟为一个逐渐接近设定值的值 actual_value = setpoint - (i * 0.5); error = setpoint - actual_value; integral = integral + error * dt; derivative = (error - prev_error) / dt; control_signal = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative; disp(['控制信号: ', num2str(control_signal)]); prev_error = error; pause(dt); end

代码分析：

1. 首先定义了Kp（比例系数）、Ki（积分系数）、Kd（微分系数），以及设定值setpoint等参数。
2. 在循环中，模拟获取实际值，并计算误差error。积分项integral是误差随时间的累积，微分项derivative是误差的变化率。
3. 通过Kp、Ki、Kd与误差、积分、微分的运算得到控制信号control_signal，这个信号就可以用来控制电机，使电机能够根据人脸位置的偏差不断调整，从而实现对人脸的追踪。

通过图像采集识别、信号传递以及电机驱动这一系列紧密配合的环节，我们就构建出了一个能够自动检测追踪人脸的系统。这不仅是技术的融合，更是开启了智能设备与人类交互的新方式。期待未来，这样的技术能在更多领域大放异彩。