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基于STM32F103开发板的2自由度人脸追踪云台舵机控制系统

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简介：
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。

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  • 基于STM32F103开发板的2自由度人脸追踪云台舵机控制系统
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    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STM32的2轴自由度舵机云台太阳能追踪系统
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    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。
     
  • 基于OpenCV和STM32单片机的二自由度人脸追踪相机云台
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    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。
     
  • Arduino Uno 控制的二自由度舵机云台
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    本项目介绍了一个由Arduino Uno控制的二自由度舵机云台的设计与实现。通过编程精确操控两个独立旋转轴，此云台能够灵活调整摄像头或其他传感器的角度和方向，适用于多种应用场景如远程监控、机器人技术等。 通过在串口输入不同的指令代码来调整上下舵机的角度。
     
  • 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。
     
  • 装有舵机云台的追踪小车
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    装有舵机云台的追踪小车是一款集成了智能追踪技术和稳定拍摄功能于一体的创新机器人。通过安装在车身上的可调节角度的摄像头云台，该车辆能够精准地跟随目标对象，并提供稳定的视频流传输。无论是用于安防监控还是户外探险活动，这款灵活多用的小车都是您的理想选择。 STM32颜色识别自动跟随小车（带舵机云平台）使用两路PWM波控制电机，并基于PID算法调整小球与小车的距离以及通过控制舵机云台的转动角度来调节小车的方向。由于疫情原因，之前录制的相关视频已删除。最终实现的效果与B站上一位Up主的作品相似，大家可以参考该作品。 项目中物体和摄像头之间的距离、画面在X轴上的偏移量等信息会通过通信发送给STM32处理器。OpenMV使用Python编写代码，而STM32则采用Keil5进行编程。完成该项目时借鉴了许多博主的经验和技术资料，尽管如此还是存在一些不理解的部分。 欢迎大家在评论区留言讨论或提供帮助，如果有解释不当的地方也恳请各位专家指正，谢谢大家的支持和参与。
     
  • 二自由度云台的舵机任意角度指定控制.rar
    优质
    本资源提供了一种实现二自由度云台中舵机在任意角度下的精准定位和控制的方法，适用于无人机、摄影稳定器等设备。 舵机二自由度云台可以实现任意角度的精确控制。
     
  • 基于OpenMV的视觉识别与舵机云台颜色追踪
    优质
    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。
     
  • STM32F407核心控制板驱动双舵机云台控制系统
    优质
    本系统基于STM32F407微控制器设计，实现对两个伺服电机（舵机）的精准操控，构建稳定的云台平台。 STM32F407核心控制板用于操控由两个舵机组成的云台，能够实现水平及上下二维方向的转动，并可通过按键进行操作。这是2019年电赛电磁曲线炮项目中的云台控制系统。