基于ROS的人脸跟踪系统，下位机使用STM32，配备舵机云台及源代码和文档指导-ITADN社区

优质

本项目开发了一套基于ROS的人脸追踪系统，采用STM32作为微控制单元，并结合舵机云台实现精准定位。提供详尽的源代码与操作指南以支持二次开发。 # 基于ROS的人脸追踪项目该项目采用STM32作为下位机控制舵机云台进行人脸检测。 ### 项目备注： 1. 资源内的所有代码均经过测试，确保功能正常后才上传，请放心下载使用。 2. 此资源适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的在校学生、教师或企业员工学习参考。同样适用于初学者进阶学习，也可作为毕业设计项目、课程设计作业及初期立项演示之用。 3. 若有一定的基础，在此代码基础上进行修改以实现其他功能也很合适，可用于毕业设计、课程设计或者作业中。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供个人学习参考，请勿用于商业用途。

基于OpenCV与STM32单片机的人脸二自由度跟踪舵机云台.zip

优质

本项目结合了OpenCV视觉处理技术和STM32微控制器，实现了一种能够进行二维角度调整的人脸追踪系统，适用于监控和摄影设备。 ### 基于OpenCV与STM32单片机的二自由度人脸跟踪舵机云台项目本项目的重点在于实现一个能够进行二维方向上的人脸追踪系统，该系统结合了开源计算机视觉库OpenCV的强大功能和高性能、低功耗微控制器STM32的独特优势。 #### OpenCV在人脸检测与跟踪中的应用 OpenCV提供了一系列用于图像处理及计算机视觉任务的工具。在这个项目中，Haar特征级联分类器被用来快速识别视频流中的人脸位置。此外，卡尔曼滤波和粒子滤波等算法也被集成进来以实现对动态目标的有效追踪。 #### STM32单片机的角色 STM32作为整个系统的控制核心，在接收到由OpenCV处理过的图像数据后，根据人脸的位置信息来调整舵机的角度。通过串行通信接口（例如UART或SPI），STM32能够与外部设备交换必要的数据，并且使用C/C++语言编写固件以实现高效的实时响应。 #### 舵机云台系统该系统的机械部分由两个用于控制摄像头水平和垂直方向转动的舵机构成。这些舵机会根据从STM32接收到的PWM信号来调整自身的角度，从而确保相机始终保持对准目标人脸的状态。 ### 项目实施流程 1. **预处理**：首先获取视频流，并应用诸如灰度化、直方图均衡等技术以增强图像质量。 2. **人脸检测**：利用Haar级联分类器在经过优化的图像中定位出所有人脸区域。 3. **人脸跟踪**：通过卡尔曼滤波或粒子滤波算法持续追踪已识别的人脸位置。 4. **角度计算**：基于当前获取到的目标脸部坐标，确定需要调整的角度大小。 5. **舵机控制**：STM32单片机会根据上述计算结果产生相应的PWM信号来驱动舵机转动至正确的位置上。 6. **反馈调节**：系统会持续监控人脸位置，并相应地进行微调以确保目标始终位于画面中心。此项目不仅为学习计算机视觉、嵌入式硬件开发以及实时控制系统提供了宝贵的实践经验，还具备在安防监控及无人驾驶汽车导航等领域的潜在应用价值。

STM32F103云台舵机；舵机；云台—STM32二维云台系统_云台_云台舵机_二维云台

优质

本项目介绍基于STM32F103微控制器的二维云台系统，实现对云台舵机的精确控制。通过优化算法确保稳定性和响应速度，适用于多种应用场景。利用STM32控制两个舵机来操作一个二维云台；可以直接输入角度进行控制。

基于STM32和OpenMV的色块追踪云台系统及源代码与文档说明

优质

本项目设计了一套基于STM32微控制器和OpenMV摄像头的智能色块追踪云台系统。通过精准识别并锁定目标颜色，实现自动跟踪功能，并提供详细的源代码和文档支持。 light_trace基于STM32和OpenMV的色块追踪云台设计采用STM32F103C8T6作为主控芯片，在实时接收OpenMV传来的数据的同时控制舵机云台进行目标跟踪。舵机脉冲波角度化：舵机的脉冲控制周期为0.5ms至2.5ms，控制频率在50Hz到330Hz之间。本系统采用的是180°数字舵机，并以50Hz频率控制。即，在这种情况下，0.5ms对应的角度是0°，而2.5ms则对应于180°；X角度所需的脉冲时间为0.5ms加上x/180乘以2ms。追踪算法：当STM32接收到OpenMV的串口数据后，即得到了坐标反馈，并以此计算出angle_error。这里采用了PID算法分别精确控制roll_angle和pitch_angle，使得激光落点位置误差达到最小值。 OpenMV程序设计：采用传统色块跟踪方法，通过调用相关库函数来实现对特定颜色区块的追踪功能。并通过调用pyb写入串口发送函数将blob.cx（物体中心x坐标）和blob.cy（物体中心y坐标）实时发送至STM32。串口通信协议：本系统采用的数据帧格式包括帧头、数据部分、校验位以及帧尾，以确保数据的准确性和传输效率。由于可能需要传送超过8位的数据信息，在实际应用中采用了高八位和低八位组合的方式进行处理。

基于STM32F103开发板的2自由度人脸追踪云台舵机控制系统

优质

本系统采用STM32F103开发板设计，实现对两自由度云台舵机的人脸追踪控制。通过智能算法识别并跟踪目标面部，为监控和机器人应用提供精准定位解决方案。压缩包里包含STM32F103程序和人脸识别检测代码。STM32F103程序包括舵机的控制代码、人脸追踪的PID算法代码以及主函数中的逻辑控制代码，实现了当STM32F103接收到串口传来的人脸坐标后，对坐标进行PID计算；然后根据计算结果使用定时器8的通道1和通道2分别控制两个舵机的不同角度。人脸识别检测代码则在检测到镜头前有人脸时通过串口3将信息发送给STM32F103。

基于32F103的OpenMV舵机云台二维跟踪PID程序

优质

本项目开发了一种基于STM32 F103微控制器和OpenMV摄像头的二维跟踪系统，利用PID算法精确控制舵机云台，实现对移动目标的自动追踪。在制作电磁炮的过程中编写了二维舵机云台追踪的程序。使用OpenMV进行颜色识别，并返回色块的x和y轴坐标。需要自己编写OpenMV的程序部分，这里只提供了与32端口相关的PID控制程序。为了提高精度，请选择高精度的舵机，同时根据具体硬件情况调整PID参数。

基于OpenCV和STM32单片机的二自由度人脸追踪相机云台

优质

本项目设计并实现了一种结合OpenCV与STM32单片机的二自由度人脸追踪系统，能够精准捕捉及跟踪人脸移动。 Face Tracking Pan-Tilt Camera 一. 概述本项目基于OpenCV-Python和STM32F103单片机开发了一个二自由度的人脸跟踪云台系统，旨在实时检测摄像头中出现的人脸并进行追踪。为实现这一功能，主要需要解决以下几个方面的问题：图像采集、人脸检测及舵机控制。具体实施思路如下： - 图像采集：采用普通的USB摄像头以直接获取数字图像，避免数模转换的步骤，并且价格相对便宜，在精度要求不高的情况下较为适用。通过USB数据线将摄像头连接到电脑上即可实现实时图像传输。 - 人脸检测：在PC端编写用于识别面部特征的Python程序。利用OpenCV库对从摄像设备获取的每一帧实时画面进行预处理，随后调用内置的Haar分类器来定位脸部位置，并通过串口将捕捉到的人脸中心点坐标发送给STM32单片机。 - 舵机控制：采用STM32F103单片机负责接收来自PC端传输过来的数据信息并据此调节云台的角度，以确保摄像头能够持续跟踪目标人脸。

基于STM32的人脸识别与跟踪系统

优质

本项目开发了一套基于STM32微控制器的人脸识别与跟踪系统，结合先进的机器学习算法实现高效准确的人脸检测和追踪功能。【STM32 人脸识别与追踪技术详解】 STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。在基于STM32的人脸识别及追踪项目中，我们主要探讨如何利用STM32的计算能力和接口资源实现高效、实时的人脸检测和追踪功能。 1. **STM32硬件基础** STM32系列MCU具有丰富的外设接口，如GPIO、SPI、I2C、UART等，适用于各种传感器和外围设备连接。在人脸识别和追踪应用中，可能需要摄像头接口（如MIPI CSI-2或SPI接口）来连接摄像头模组，获取图像数据。此外，STM32的高性能CPU和内存资源可以处理复杂的图像处理算法。 2. **图像采集与预处理** 摄像头模块捕获到的原始图像通常为YUV或RGB格式，需要经过预处理，如灰度化、直方图均衡化等，以便后续的人脸检测算法。STM32的嵌入式存储器可以存储这些图像数据，并进行实时处理。 3. **人脸识别算法** 常用的人脸识别算法有Haar特征级联分类器、Adaboost算法、局部二值模式(LBP)以及深度学习模型如FaceNet、VGGFace等。由于STM32资源有限，一般会采用轻量级算法，如Haar特征级联或LBP，它们可以在嵌入式系统上实现快速运行。这些算法通过检测图像中的特征区域来确定人脸位置。 4. **人脸追踪** 一旦检测到人脸，追踪算法便用于在连续帧之间保持对人脸的定位。常见的追踪算法有卡尔曼滤波、光流法、差分追踪等。在STM32上，可能会选择计算效率较高的差分追踪或基于模板匹配的方法。 5. **实时性能优化** 为了在资源有限的STM32上实现实时人脸识别和追踪，通常需要对算法进行优化，例如降低图像分辨率、裁剪不必要的图像区域、使用固定大小的特征窗口等。此外，还可以利用STM32的硬件加速器，如浮点运算单元(FPU)或数字信号处理器(DSP)来提高处理速度。 6. **嵌入式系统设计** 在实际项目中，需要考虑系统的电源管理、散热设计以及与用户交互的界面，如LCD显示、按键输入等。STM32的低功耗特性使其适合于便携式或电池供电的应用。 7. **软件开发环境** 开发过程中，通常使用STM32CubeMX配置MCU引脚和外设，然后使用Keil uVision或GCC等编译器进行编程。FreeRTOS或ChibiOS等实时操作系统可提供任务调度和内存管理，以实现多任务并行处理。 8. **调试与测试** 调试工具如J-Link或ST-Link用于程序下载和在线调试。测试阶段需要评估算法的准确性和实时性，以及整个系统的稳定性。基于STM32的人脸识别及追踪项目是一个集硬件选型、软件开发、算法实现与优化于一体的综合工程。通过巧妙地结合STM32的资源和高效的算法设计，可以在资源受限的嵌入式系统上实现复杂的人脸识别和追踪功能。

基于32F103的OpenMV舵机云台二维跟踪PID程序.zip

优质

本资源提供了一种基于STM32F103芯片和OpenMV摄像头的二维跟踪PID控制程序，用于精确控制舵机云台移动，实现目标自动追踪功能。在制作电磁炮的过程中编写了二维舵机云台追踪的程序。使用OpenMV进行颜色识别，并返回色块的x轴与y轴坐标。需要自行编写OpenMV的相关程序，目前只提供32端口的PID控制代码。建议选择精度更高的舵机，同时根据具体硬件情况调整PID参数。

基于STM32的2轴自由度舵机云台太阳能追踪系统

优质

本项目开发了一种基于STM32微控制器的双轴太阳能跟踪系统，利用伺服电机调整角度以最大化太阳能板接收光照量，提高能源采集效率。 STM32使用2轴自由度舵机云台实现太阳能追踪项目。舵机云台可以从淘宝购买，本项目采用舵机控制方式。文件内容包括芯片引脚图、太阳高度角及方位角计算仿真算法。

是否确定退出登录?

基于ROS的人脸跟踪系统，下位机使用STM32，配备舵机云台及源代码和文档指导

全部评论 (0)