基于OpenCV与STM32单片机的人脸二自由度跟踪舵机云台.zip

简介：
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。