基于openmv视觉人脸跟踪的原理
时间: 2024-06-18 22:04:18 浏览: 12
基于 OpenMV 的视觉人脸跟踪原理是通过摄像头实时采集图像,经过 OpenMV 板子进行处理和识别,最终通过输出信号控制电机或舵机等执行器进行人脸跟踪。具体实现步骤如下:
1. 图像采集:OpenMV 板子使用其自带的摄像头对前方的场景进行实时采集。
2. 人脸检测:采集到的图像被传输到OpenMV板子上进行处理,使用Haar特征检测算法对人脸进行检测和定位。
3. 人脸追踪:一旦检测到人脸,OpenMV板子会跟踪人脸的运动并且输出相关控制信号。
4. 控制执行器:输出信号会被传输到电机或舵机等执行器上,从而让执行器控制相机的朝向,使其跟随人脸的移动。
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基于openmv的人脸识别系统
基于openmv的人脸识别系统,是一种基于现代计算机视觉技术的人脸识别系统。OpenMV是一款基于Python编程语言的硬件平台,它采用ARM Cortex-M7处理器,具有高速图像处理能力,可以实时处理高速摄像机所获取的的图像数据。
人脸识别是一种通过图像处理技术来检测和识别人脸的技术,通过openmv可以使用Python编程语言来开发人脸识别系统,可以通过openmv摄像头所获取的图像进行人脸识别。在openmv的程序开发中,使用了基础的机器学习算法,如Haar算法等,来进行人脸识别。
在openmv的人脸识别系统中,通过使用Haar算法来进行人脸检测,通过检测出人脸所在的位置,再使用Eigenface、Fisherface以及LBP等算法来进行人脸识别,并将识别结果通过串口等方式传送给其他硬件设备进行响应。
基于openmv的人脸识别系统,不仅开发简单、成本低廉,同时也具有高速的处理能力、灵活的配置以及智能化的人脸识别功能等优点,可以广泛应用于安防、门禁、考勤等领域。
基于openmv的人脸识别
OpenMV是一款基于MicroPython的低功耗嵌入式计算机视觉开发板,可以用来实现许多计算机视觉应用,包括人脸识别。下面是一个基于OpenMV的人脸识别的简单实现步骤:
1. 准备硬件:OpenMV开发板、USB数据线、电脑。
2. 安装OpenMV IDE:从OpenMV官网下载OpenMV IDE,并安装在电脑上。
3. 下载OpenMV库:在OpenMV IDE中打开“Tools”菜单,选择“Install Firmware”,安装最新的OpenMV库。
4. 连接OpenMV开发板:将OpenMV开发板通过USB数据线连接到电脑上。
5. 编写代码:在OpenMV IDE中创建一个新的Python脚本,编写代码实现人脸识别功能。
6. 测试代码:将代码上传到OpenMV开发板上,并运行测试。
以下是一个简单的OpenMV人脸识别代码示例:
```python
import sensor, image, time
from pyb import UART
# 初始化串口
uart = UART(3, 115200)
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过2秒,让摄像头自动调节到合适的参数
# 加载人脸检测模型
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
while(True):
# 获取摄像头图像
img = sensor.snapshot()
# 检测人脸
faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.5)
# 如果检测到人脸,发送识别信息到串口
if faces:
uart.write("Face detected\n")
else:
uart.write("No face detected\n")
# 延时一段时间
time.sleep(100) # 每秒10帧
```
这段代码实现了摄像头拍摄图像,通过人脸检测模型检测人脸,如果检测到人脸就发送“Face detected”到串口,否则发送“No face detected”到串口。你可以根据自己的需求修改代码实现更多功能。