目标追踪python（1）通过摄像头采集图像； （2）通过图像处理锁定目标； （3）计算图像距离和云台运动的比例； （4）通过PID调整比例； （5）实时控制云台，调节摄像头角度追踪目标。

好的，这是一个基本的通过摄像头实现目标追踪的Python程序，包括了图像处理、PID控制和云台控制等功能：

1. 导入相关库：

import cv2
import numpy as np
import time
import os
import math
from PID import PID
from servo import Servo

2. 初始化PID控制器和云台舵机：

# 初始化PID控制器
pid = PID(P=0.9, I=0.4, D=0.1, setpoint=0)
pid.output_limits = (-1, 1)

# 初始化云台舵机
servo = Servo()
servo.setup()

3. 初始化摄像头：

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

# 等待摄像头启动
time.sleep(2)

4. 定义目标检测函数，通过颜色过滤获取目标区域：

def detect_target(frame, lower_color, upper_color):
    # 转换颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 颜色过滤
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)
    # 腐蚀和膨胀
    mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
    mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)
    # 获取轮廓
    _, contours, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 检测到目标
    if len(contours) > 0:
        # 获取目标面积最大的轮廓
        c = max(contours, key=cv2.contourArea)
        # 计算目标中心坐标
        M = cv2.moments(c)
        cx = int(M["m10"] / M["m00"])
        cy = int(M["m01"] / M["m00"])
        # 绘制目标中心
        cv2.circle(frame, (cx, cy), 7, (255, 255, 255), -1)
        return True, cx, cy
    # 没有检测到目标
    else:
        return False, None, None

5. 定义目标追踪函数，通过PID控制云台运动：

def track_target(cx, cy, center_x, center_y, width, height):
    # 计算目标距离和偏移角度
    dx = float(cx - center_x) / float(width)
    dy = float(cy - center_y) / float(height)
    distance = math.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2)
    angle = math.atan2(dx, dy)
    # 计算PID输出
    output = pid(distance)
    # 控制云台舵机
    servo.set_angle(angle * output)

6. 主循环，不断读取视频帧，进行目标追踪：

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # 检测目标
    found, cx, cy = detect_target(frame, (0, 100, 100), (10, 255, 255))
    if found:
        # 获取视频帧尺寸
        height, width = frame.shape[:2]
        # 计算中心坐标
        center_x, center_y = width / 2, height / 2
        # 跟踪目标
        track_target(cx, cy, center_x, center_y, width, height)
    # 显示视频帧
    cv2.imshow("frame", frame)
    # 退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

在主循环中，首先读取视频帧，并调用目标检测函数获取目标区域的中心坐标。然后，计算目标距离和偏移角度，并通过PID控制器计算输出。最后，调用云台舵机控制函数控制云台运动，以实现目标追踪。同时，也会在视频帧上绘制目标中心，并实时显示视频帧。当按下“q”键时，程序退出。

需要注意的是，这个程序只是一个基本的实现，具体的参数和算法需要根据实际情况进行调整和优化。