树莓派，opencv，Picamera2利用舵机云台追踪人脸

一、需要准备的硬件

1. Raspiberry 4b
2. 两个SG90 180度舵机（注意舵机的角度，最好是180度且带限位的，切勿选360度舵机）
3. 二自由度舵机云台（如下图）
4. Raspiberry CSI 摄像头
   组装后的效果：
   

二、项目目标

追踪人脸：
当人脸移动时，摄像头通过控制两个伺服电机（分别是偏航和俯仰）把该人脸放到视界的中心位置
（备注：没有采用PID控制伺服电机）

三、具体步骤

3.1 下载用于人脸识别的级联分类器

下载级联分类器“haarcascade_frontalface_default.xml”，下载地址：haarcascade_frontalface_default.xml
下载完成后将其与后面的所有文件放到同一目录中。

3.2人脸追踪代码

1. 创建文件“face_tracking_noPID.py” ，代码如下：

import cv2
from picamera2 import Picamera2
import time
import numpy as np
from servo import Servo
from time import sleep
picam2 = Picamera2()

#偏航伺服电机连接上GPIO19脚，俯仰伺服电机信号线连接到GPIO16脚上
pan=Servo(pin=19)
tilt=Servo(pin=16)

panAngle=0
tiltAngle=0

pan.set_angle(panAngle)
tilt.set_angle(tiltAngle)

#初始化pi camera
dispW=1280
dispH=720
picam2.preview_configuration.main.size = (dispW,dispH)
picam2.preview_configuration.main.format = "RGB888"
picam2.preview_configuration.controls.FrameRate=30
picam2.preview_configuration.align()
picam2.configure("preview")
picam2.start()
fps=0
pos=(30,60)
font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
height=1.5
weight=3
myColor=(0,0,255)


while True:
    tStart=time.time()
    #获取取摄像头图片
    frame= picam2.capture_array()
    frame=cv2.flip(frame,1)
    gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #设置人脸识别参数
    face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    rects = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05,
			minNeighbors=9, minSize=(30, 30),
			flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
    if len(rects) > 0:
        # 获取矩形的参数
        # x,y为左上角点坐标，w,h为宽度和高度
        # 计算图像中心
        (x, y, w, h) = rects[0]
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),3)
        errorX=dispW/2-(x+w/2)
        if errorX>30:
            panAngle=panAngle-3 #调整此代码中的数字可以提高追踪速度
            if panAngle<-90:
                panAngle=-90
            pan.set_angle(panAngle)
        if errorX<-30:
            panAngle=panAngle+3 #调整此代码中的数字可以提高追踪速度
            if panAngle>90:
                panAngle=90
            pan.set_angle(panAngle)
        #俯仰电机纠偏Y轴方向上的偏差，大于30度，俯仰角度减小，小于-30度，俯仰角度增加
        errorY=dispH/2-(y+h/2)
        if errorY>30:
            tiltAngle=tiltAngle-3 #调整此代码中的数字可以提高追踪速度
            if tiltAngle<-90:
                tiltAngle=-90
            tilt.set_angle(tiltAngle)
        if errorY<-30:
            tiltAngle=tiltAngle+3 #调整此代码中的数字可以提高追踪速度
            if tiltAngle>90:
                tiltAngle=90
            tilt.set_angle(tiltAngle)   
            
    cv2.imshow('Camera',frame)
    #按q键退出，释放伺服电机和摄像头
    if cv2.waitKey(1)==ord('q'):
        pan.stop()
        tilt.stop()
        picam2.stop()
        print('stop') 
        sleep(1)        
        break
    tEnd=time.time()
    loopTime=tEnd-tStart
    fps=.9*fps + .1*(1/loopTime)
cv2.destroyAllWindows()

2. 上述代码中的from servo import Servo导入servo，这个库是没有的，我们要手动创建这个库，在object_tracking.py所在的目录下新建servo.py文件，复制下面的代码到文件中

#!/usr/bin/env python3
import pigpio
from time import sleep
# Start the pigpiod daemon
import subprocess
result = None
status = 1
for x in range(3):
    p = subprocess.Popen('sudo pigpiod', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)
    result = p.stdout.read().decode('utf-8')
    status = p.poll()
    if status == 0:
        break
    sleep(0.2)
if status != 0:
    print(status, result)
'''
> Use the DMA PWM of the pigpio library to drive the servo
> Map the servo angle (0 ~ 180 degree) to (-90 ~ 90 degree)

'''

class Servo():
    MAX_PW = 1250  # 0.5/20*100
    MIN_PW = 250 # 2.5/20*100
    _freq = 50 # 50 Hz, 20ms
 
    def __init__(self, pin, min_angle=-90, max_angle=90):

        self.pi = pigpio.pi()
        self.pin = pin 
        self.pi.set_PWM_frequency(self.pin, self._freq)
        self.pi.set_PWM_range(self.pin, 10000)      
        self.angle = 0
        self.max_angle = max_angle
        self.min_angle = min_angle
        self.pi.set_PWM_dutycycle(self.pin, 0)

    def set_angle(self, angle):
        if angle > self.max_angle:
            angle = self.max_angle
        elif angle < self.min_angle:
            angle = self.min_angle
        self.angle = angle
        duty = self.map(angle, -90, 90, 250, 1250)
        self.pi.set_PWM_dutycycle(self.pin, duty)


    def get_angle(self):
        return self.angle
    
    def stop(self):
        self.pi.set_PWM_dutycycle(self.pin, 0)
        self.pi.stop()

    # will be called automatically when the object is deleted
    # def __del__(self):
    #     pass

    def map(self, x, in_min, in_max, out_min, out_max):
        return (x - in_min) * (out_max - out_min) / (in_max - in_min) + out_min


if __name__ =='__main__':
    from vilib import Vilib
    # Vilib.camera_start(vflip=True,hflip=True) 
    # Vilib.display(local=True,web=True)

    pan = Servo(pin=13, max_angle=90, min_angle=-90)
    tilt = Servo(pin=12, max_angle=30, min_angle=-90)
    panAngle = 0
    tiltAngle = 0
    pan.set_angle(panAngle)
    tilt.set_angle(tiltAngle)
    sleep(1)

    while True:
        for angle in range(0, 90, 1):
            pan.set_angle(angle)
            tilt.set_angle(angle)
            sleep(.01)
        sleep(.5)
        for angle in range(90, -90, -1):
            pan.set_angle(angle)
            tilt.set_angle(angle)
            sleep(.01)
        sleep(.5)
        for angle in range(-90, 0, 1):
            pan.set_angle(angle)
            tilt.set_angle(angle)
            sleep(.01)
        sleep(.5)

3. 在文件目录中输入python face_tracking_noPID.py ，即可实现对人脸对象自动追踪