自动追踪系统openmv代码

自动追踪系统通常是指利用开源计算机视觉库如OpenMV来实现的目标检测或物体跟踪功能。OpenMV是一款专门为微控制器设计的简单易用的机器视觉平台，它的代码通常基于Python编写。

在OpenMV中，实现自动追踪的基本步骤可能包括以下几个部分：

1. **导入库**：首先需要导入OpenMV的图像处理和机器学习库，如`camera`, `cv2`等。

import sensor, image, time, cv2

2. **摄像头初始化**：设置摄像头并开启视频流。

sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or any other supported format).
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA.
sensor.run(1) # Run at 1hz.

3. **目标检测**：通过使用预训练的模型（例如Haar cascades、HOG+SVM或深度学习模型），识别出感兴趣的对象。

tracker = cv2.Tracker_create('BOOSTING') # 初始化追踪器，这里可以用BOOSTING或其他算法。
while True:
    img = sensor.snapshot() # Capture a frame from the camera.
    
    # If you have already detected an object in previous frames, update tracker with that bounding box and track in this frame.
    ret, bbox = tracker.update(img)
    
    if ret:
        p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1])) # Top-left corner of bounding box.
        p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3])) # Bottom-right corner of bounding box.
        img.draw_rectangle(p1, p2, color=(255,0,0), thickness=2) # Draw rectangle around tracked object.

4. **结果处理**：根据追踪结果进行相应的操作，比如记录数据、报警或在屏幕上显示追踪信息。

    # Your custom logic here...
    time.sleep(100) # Pause for a bit before capturing next frame.