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基于32F103的OpenMV舵机云台二维跟踪PID程序

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简介：
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。

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  • 基于32F103的OpenMV舵机云台二维跟踪PID程序
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    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32F103的OpenMV舵机云台二维跟踪PID程序.zip
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    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OpenMV的云台自动跟踪程序
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    本项目开发了一种基于OpenMV摄像头的云台自动跟踪系统，能够实现对特定目标的智能识别与精准定位追踪。 可以完成电磁炮对目标靶的追踪，并且每一行代码都有详细的注释。
     
  • 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
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    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OpenMV的视觉识别与舵机云台颜色追踪
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    本项目基于OpenMV开发板实现视觉识别技术，结合舵机云台控制，精准捕捉并跟踪特定颜色目标，适用于智能机器人、安防监控等领域。 在Openmv上实现舵机云台与机器视觉识别跟踪目标颜色的功能。
     
  • STM32+OPENMV二维云台颜色识别与追踪（带PID控制）
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    本项目结合STM32微控制器和OPENMV摄像头，实现对特定颜色的目标进行二维空间内的精准定位、跟踪及自动调节。通过引入PID控制算法优化云台的运动轨迹和平稳性，确保了系统的响应速度和精度。 一、准备工作 涉及到OPENMV最大色块追踪及与STM32通信的相关内容，请参考有关资料；关于STM32通过七针OLED屏显示的详细配置方法（SPI版），请查阅相关文档。 二、所用工具 1. 芯片：STM32F407ZGT6 2. CUBEMX配置软件 3. KEIL5开发环境 4. OPENMV 三、实现功能 通过二维云台追踪最大色块，并将中心的x,y坐标显示在OLED屏幕上。
     
  • 基于OpenCV与STM32单片机的人脸二自由度跟踪舵机云台.zip
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    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。
     
  • 【STM32+OPENMV】二维云台的颜色识别与追踪
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    本项目结合STM32和OpenMV技术，实现了一种基于颜色识别的二维云台追踪系统。通过智能算法精准定位目标物体，并进行实时跟踪，适用于多种应用场景。 一、准备工作 涉及OPENMV最大色块追踪及与STM32通信的相关内容，请参考“STM32+HAL”与OpenMV通信的文档；有关七针OLED屏显示的内容，可参阅“STM32+HAL”中关于七针OLED(SSD1306)配置(SPI版)的部分。 二、所用工具 1. 芯片：STM32F407ZGT6 2. CUBEMX配置软件 3. KEIL5 4. OPENMV 三、实现功能 通过二维云台追踪最大色块，并将中心的x,y坐标显示在OLED屏幕上。
     
  • STM32ZET6基于PID控制的舵机云台.zip
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    本项目为一款基于STM32ZET6微控制器的智能云台设计，采用PID算法精确控制伺服电机，实现稳定平滑的拍摄视角调整。 使用位置式PID制作的二轴云台。
     
  • 【论文】基于STM32和OpenMV的云台跟踪装置_毕业设计
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    本论文介绍了一种采用STM32微控制器与OpenMV摄像头开发的智能云台跟踪系统，旨在实现对移动目标的精准定位及自动追踪。该装置结合了硬件电路设计、图像识别算法和无线通信技术，适用于远程监控、无人机载荷控制等应用场景。 本段落利用OpenMV作为识别模块来检测目标物体（以红色小球为例）。当系统识别到红色小球后，会确定其中心点所在区域，并通过串口将该位置信息发送给STM32控制器。STM32接收到这些数据之后，根据x轴和y轴的坐标调整相应的舵机参数。最后，利用定时器生成适当的PWM波形来控制两个舵机旋转到相应角度，使OpenMV摄像头对准目标物体，从而实现追踪功能。