树莓派4B，双引脚，使用pigpio库，用cam shift算法跟踪目标

首先，需要在树莓派4B上安装pigpio库。可以通过以下命令进行安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install pigpio

然后，需要连接双引脚并编写Python程序。下面是一个简单的示例程序，它使用cam shift算法来跟踪目标：

import pigpio
import time
import cv2

# 初始化GPIO
pi = pigpio.pi()
# 设置GPIO为输出模式
pi.set_mode(18, pigpio.OUTPUT)

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 设置摄像头分辨率
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)

# 初始化跟踪目标的位置和大小
track_window = None
roi_hist = None

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 转换为HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    # 如果还没有选择跟踪目标，则让用户选择
    if track_window is None:
        # 显示图像并等待用户选择
        cv2.imshow('frame', frame)
        k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if k == ord('s'):
            # 用户按下's'键选择目标
            x, y, w, h = cv2.selectROI('frame', frame, False, False)
            track_window = (x, y, w, h)
            # 获取跟踪目标的直方图
            roi = hsv[y:y+h, x:x+w]
            roi_hist = cv2.calcHist([roi], [0], None, [180], [0, 180])
            roi_hist = cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
            # 开始跟踪目标
            pi.write(18, 1)
        else:
            # 用户没有选择目标，继续显示图像
            cv2.imshow('frame', frame)
    else:
        # 使用cam shift算法跟踪目标
        dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)
        ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1))
        # 在图像上绘制跟踪框
        pts = cv2.boxPoints(ret)
        pts = np.int0(pts)
        img = cv2.polylines(frame, [pts], True, 255, 2)
        # 显示图像并等待用户按下'q'键退出
        cv2.imshow('frame', img)
        k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if k == ord('q'):
            break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
pi.write(18, 0)

在程序中，我们使用了pigpio库控制了一个GPIO口，当跟踪目标时，我们将该GPIO口输出高电平，以便控制其他设备。