openmv4怎么计算人脸的欧拉角中的俯仰角

OpenMV4可以使用内置的Haar级联分类器或深度学习模型来检测人脸，并且可以使用特征点检测算法（如Dlib）来计算人脸的欧拉角。

在OpenMV中，可以使用以下代码来计算人脸的欧拉角中的俯仰角：

import sensor, time, image
from pyb import UART

uart = UART(3, 115200)

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# Load the built-in face detection model
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
# Set the frontal face detection scale to 1/4th of the image area
face_cascade.scale(0.25)

while(True):
    # Capture snapshot
    img = sensor.snapshot()
    
    # Find faces
    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.25)
    
    # Check if a face is detected
    if objects:
        # Get the first detected face
        face = objects[0]
        
        # Calculate the Euler angles
        euler = face.euler()
        pitch = euler[0] # Pitch angle (up/down)
        roll = euler[1] # Roll angle (tilt left/right)
        yaw = euler[2] # Yaw angle (turn left/right)
        
        # Send the pitch angle to UART
        uart.write("Pitch: %d\n" % pitch)
        
    time.sleep(100)

在上面的代码中，我们使用了内置的Haar级联分类器来检测人脸，并使用特征点检测算法中的`euler()`函数来计算人脸的欧拉角。其中，俯仰角存储在`pitch`变量中。最后，我们将俯仰角通过UART发送给外部设备。