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行空板RC智能车——（之六）视觉

----1人脸跟踪----

一、人脸跟踪过程简介

在开发基于OpenCV库的人脸识别和距离检测系统时，我们首先需要识别出图像中的人脸，并获取其坐标和尺寸。以下是详细的步骤和方法：

人脸检测：

使用OpenCV内置的人脸检测算法，如Haar特征或深度学习模型，识别图像中的人脸。获取检测到的人脸的坐标点，包括右上角的坐标x和y，以及人脸的宽度w和高度h。

距离检测：

实际测量人脸到摄像头的距离d，使用OpenCV检测到的人脸宽度w，多次采集相关数据，建立距离d与宽度w之间的线性关系模型。通过拟合出的线性函数，从摄像头识别到的人脸宽度推算出人脸到摄像头的实际距离。

方向检测：

根据人脸的水平坐标x，以图像中心坐标为基准，判断人脸相对于图像中心的位置。计算人脸x中心坐标与图像中心点的水平距离，以此判断人脸是在图像的左侧还是右。再根据人脸偏离图像中心的距离，控制小车的转向角度，实现左转或右转。

通过上述步骤，我们可以构建一个基于人脸识别的智能小车控制系统，该系统能够根据人脸的位置和大小来控制小车的移动方向和距离。

二、人脸跟踪程序和演示

1）人脸检测测试.py   

2）舵机、电机测试.py  

3）人脸跟踪.py

相关信息：

1、行空板RC智能车——（之一）搭建——https://mc.dfrobot.com.cn/thread-320362-1-1.html#pid587057