🎨 PinPong板：让孩子轻松掌握人脸识别技术！🚀

【pinpong板】
PinPong Board是一款专为学习Python语言而设计的课堂类教学主板，可以满足用户所有需求，不仅可以用来制作智能检测设备，还可以制作成无线通讯设备，实现智能家居以及人工智能等。
一、产品特点
1、PinPong Board完全兼容传统的Arduino，还在Arduino原有功能的基础上集成了2路电机驱动、OLED显示、红外接收/发射、光线传感器、声音传感器、温湿度传感器、陀螺仪等新型传感器等硬件功能。
2、WiFi与局域网相连接可以实现无线下载程序功能，让你摆脱USB线的束缚。远距离的更新程序，同一个局域网内的设备可以进行无线传输，主从机设置，甚至一个PC端同时控制局域网内的所有设备。
3、基于Python编程，提供PinPong使用教程及大量的example，方便学习使用Python驱动硬件。
4、多元化编程方式和编程平台，可依据学习情况选择Python图形化编程、Python语言编程不同的编程方式；Mind+、Python等编程平台为开发者提供了极大的自由度和支持准备。

【opencv-Python】

OpenCV是一个高级的图像处理库。我们可以使用OpenCV库来处理视频文件，或进行一些高级的图像处理，如人脸识别、运动跟踪等。

【程序代码】

import cv2
import numpy as np
from pinpong.board import Board,Pin,NeoPixel
NEOPIXEL_PIN = Pin.D9
PIXELS_NUM = 1 #灯数

Board("uno").begin()  #初始化，选择板型和端口号，不输入端口号则进行自动识别

np = NeoPixel(Pin(NEOPIXEL_PIN), PIXELS_NUM)

# Step 1. Define detect function
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('../../environment/Python3.6.5-64/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt.xml')

def detect_face(img):

    img_copy = img.copy()
    face_rects = face_cascade.detectMultiScale(img_copy)

    for (x, y, w, h) in face_rects:
        cv2.rectangle(img_copy, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 255), 3)
        if x>300:
             np[0] = (255, 0 ,0) #设置RGB灯为红色
        if x<180:
             np[0] = (0, 255 ,0) #设置RGB灯为绿色
        if x>=180 and x<=300 :
             np[0] = (0, 0 ,255) #设置RGB灯为蓝色色
    return img_copy

# Step 2. Call the cam
cap = cv2.VideoCapture(0) 

while True: 

    ret, frame = cap.read(0) 

    frame = detect_face(frame)
    cv2.imshow('Video Face Detection', frame) 

    c = cv2.waitKey(1) 
    if c == 27: 
        break 

cap.release() 
cv2.destroyAllWindows()
复制代码

【演示视频】

【试用测评】pinpong板——cv2人脸检测控制RGB灯