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8. Blick auf Dich

Dieses Projekt basiert ebenfalls auf dem 7. Computervision-Projekt, ergänzt um Algorithmen zur Gesichtserkennung.

Wenn Sie vor der Kamera erscheinen, wird sie Ihr Gesicht erkennen und ihr Gimbal so anpassen, dass Ihr Gesicht im Zentrum des Bildes bleibt.

Sie können den Bildschirm unter http://<Ihre IP>:9000/mjpg ansehen.

Code ausführen

cd ~/picar-x/example
sudo python3 8.stare_at_you.py

Wenn der Code ausgeführt wird, wird die Kamera des Autos immer auf Ihr Gesicht starren.

Code

from picarx import Picarx
from time import sleep
from vilib import Vilib

px = Picarx()

def clamp_number(num,a,b):
    return max(min(num, max(a, b)), min(a, b))

def main():
    Vilib.camera_start()
    Vilib.display()
    Vilib.face_detect_switch(True)
    x_angle =0
    y_angle =0
    while True:
        if Vilib.detect_obj_parameter['human_n']!=0:
            coordinate_x = Vilib.detect_obj_parameter['human_x']
            coordinate_y = Vilib.detect_obj_parameter['human_y']

            # change the pan-tilt angle for track the object
            x_angle +=(coordinate_x*10/640)-5
            x_angle = clamp_number(x_angle,-35,35)
            px.set_cam_pan_angle(x_angle)

            y_angle -=(coordinate_y*10/480)-5
            y_angle = clamp_number(y_angle,-35,35)
            px.set_cam_tilt_angle(y_angle)

            sleep(0.05)

        else :
            pass
            sleep(0.05)

if __name__ == "__main__":
    try:
    main()

    finally:
        px.stop()
        print("stop and exit")
        sleep(0.1)

Wie funktioniert des?

Diese Codezeilen in while True lassen die Kamera dem Gesicht folgen.

while True:
    if Vilib.detect_obj_parameter['human_n'] != 0:
        coordinate_x = Vilib.detect_obj_parameter['human_x']
        coordinate_y = Vilib.detect_obj_parameter['human_y']

        # Ändere den Schwenk-Neige-Winkel, um dem Objekt zu folgen
        x_angle += (coordinate_x*10/640) - 5
        x_angle = clamp_number(x_angle, -35, 35)
        px.set_cam_pan_angle(x_angle)

        y_angle -= (coordinate_y*10/480) - 5
        y_angle = clamp_number(y_angle, -35, 35)
        px.set_cam_tilt_angle(y_angle)

Überprüfe, ob ein menschliches Gesicht erkannt wurde
Vilib.detect_obj_parameter['human_n'] != 0
Wenn ein menschliches Gesicht erkannt wird, erhalte die Koordinaten ( coordinate_x und coordinate_y ) des erkannten Gesichts.
Berechne neue Schwenk- und Neigewinkel ( x_angle und y_angle ) basierend auf der Position des erkannten Gesichts und passe sie an, um dem Gesicht zu folgen.
Begrenze die Schwenk- und Neigewinkel innerhalb des angegebenen Bereichs mithilfe der clamp_number-Funktion.
Stelle die Schwenk- und Neigewinkel der Kamera mit px.set_cam_pan_angle() und px.set_cam_tilt_angle() ein.