树莓派中用camshift算法跟踪目标并控制舵机跟踪目标

树莓派可以通过连接摄像头实现实时跟踪目标，并通过控制舵机来跟踪目标。其中，Camshift算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法，可以通过对目标的颜色信息进行建模来实现目标的跟踪。

以下是基于树莓派和摄像头实现目标跟踪的大致步骤：

1. 连接摄像头并打开摄像头。
2. 检测摄像头中的目标，并计算目标的颜色直方图。
3. 使用Camshift算法对目标进行跟踪，通过计算目标的颜色直方图与当前帧的颜色直方图的相似度来确定目标的位置。
4. 根据目标位置的变化，通过控制舵机来实现目标的跟踪。

具体实现过程可以参考以下步骤：

1. 首先需要安装OpenCV库，用于图像处理和目标跟踪。可以通过以下命令进行安装：

sudo apt-get install python-opencv

2. 接下来需要连接摄像头并打开摄像头。可以通过以下代码实现：

import cv2

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 检测键盘输入，按'q'退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 接下来需要检测目标并计算目标的颜色直方图。可以通过以下代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 定义目标范围
lower_range = np.array([0, 70, 50])
upper_range = np.array([10, 255, 255])

# 初始化Camshift算法
roi_hist = None
track_window = None
term_crit = None

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果没有目标范围，则手动选择目标
    if roi_hist is None:
        # 显示帧并等待用户选择目标
        cv2.imshow('frame', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('s'):
            # 选择目标并计算颜色直方图
            roi = cv2.selectROI(frame, False)
            hsv_roi = cv2.cvtColor(frame[int(roi[1]):int(roi[1]+roi[3]), int(roi[0]):int(roi[0]+roi[2])], cv2.COLOR_BGR2HSV)
            roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], None, [180], [0, 180])
            cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
            track_window = roi
            term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)
        else:
            continue

    # 将帧转换为HSV格式
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 计算反向投影图像
    dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)

    # 使用Camshift算法进行目标跟踪
    ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit)

    # 在帧上绘制跟踪框和中心点
    pts = cv2.boxPoints(ret)
    pts = np.int0(pts)
    center = np.int0(ret[0])
    cv2.polylines(frame, [pts], True, (0, 255, 0), 2)
    cv2.circle(frame, center, 5, (0, 0, 255), -1)

    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 检测键盘输入，按'q'退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4. 最后，根据目标位置的变化，通过控制舵机来实现目标的跟踪。具体实现需要根据舵机型号和控制方式进行调整。可以参考以下代码实现：

import RPi.GPIO as GPIO
import time

# 定义舵机引脚号
servo_pin = 18

# 初始化GPIO
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(servo_pin, GPIO.OUT)

# 定义舵机控制函数
def set_servo_angle(angle):
    duty = angle / 18 + 2.5
    GPIO.output(servo_pin, True)
    p = GPIO.PWM(servo_pin, 50)
    p.start(0)
    p.ChangeDutyCycle(duty)
    time.sleep(0.3)
    p.stop()
    GPIO.output(servo_pin, False)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 定义目标范围
lower_range = np.array([0, 70, 50])
upper_range = np.array([10, 255, 255])

# 初始化Camshift算法
roi_hist = None
track_window = None
term_crit = None

# 初始化舵机角度
servo_angle = 90

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果没有目标范围，则手动选择目标
    if roi_hist is None:
        # 显示帧并等待用户选择目标
        cv2.imshow('frame', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('s'):
            # 选择目标并计算颜色直方图
            roi = cv2.selectROI(frame, False)
            hsv_roi = cv2.cvtColor(frame[int(roi[1]):int(roi[1]+roi[3]), int(roi[0]):int(roi[0]+roi[2])], cv2.COLOR_BGR2HSV)
            roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], None, [180], [0, 180])
            cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
            track_window = roi
            term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)
        else:
            continue

    # 将帧转换为HSV格式
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 计算反向投影图像
    dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)

    # 使用Camshift算法进行目标跟踪
    ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit)

    # 在帧上绘制跟踪框和中心点
    pts = cv2.boxPoints(ret)
    pts = np.int0(pts)
    center = np.int0(ret[0])
    cv2.polylines(frame, [pts], True, (0, 255, 0), 2)
    cv2.circle(frame, center, 5, (0, 0, 255), -1)

    # 计算舵机角度
    servo_angle = int(servo_angle + (center[0]-frame.shape[1]/2) / (frame.shape[1]/2) * 30)
    servo_angle = max(min(servo_angle, 150), 30)

    # 控制舵机
    set_servo_angle(servo_angle)

    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 检测键盘输入，按'q'退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头、关闭所有窗口并清理GPIO
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
GPIO.cleanup()