构建一个面部跟踪系统传统

人工智能驱动的机器人眼睛使用双伺服系统实时跟踪你的脸。不需要OpenCV编码，只需要可视化块。10分钟完成。

这个项目是关于什么的?

制造机器人眼睛，自动跟踪你的脸。这个人工智能驱动的系统将实时人脸检测与双伺服电机相结合，通过简单的视觉编程创造自然的跟踪行为-无需编码。

我们为什么决定制作它?

构建面部跟踪系统传统上需要复杂的编程：实现计算机视觉库(OpenCV)、管理相机流、处理AI模型推理、计算坐标变换、集成伺服电机控制库、实现平滑滤波器以及协调所有这些组件。使用Grablo，你只需想“让伺服器跟随我的脸”，并安排视觉块来实现它。

你将创造什么

一个完整的人工智能面部追踪系统，具有：

•使用设备上的AI处理进行实时人脸检测

•双伺服电机控制，模仿眼球运动

•自动坐标到角度转换平滑跟踪

•仪表盘上有实时摄像头和遥测技术

•当多人在场时，追踪最大的脸

快速启动

•安装软件：在树莓派上下载并安装Grablo软件

•硬件设置：根据接线图连接双伺服电机

•连接摄像头：连接树莓派摄像头模块或USB摄像头

•获取此项目：项目链接

•连接控制器：在您的项目中，进入“连接控制器”，输入IP地址

•点击运行：观看伺服跟踪你的脸在实时!

想自己动手做吗?跳到构建过程并遵循详细的教程

构建过程

逻辑

控制1：启动摄像头和人脸检测

创建一个逻辑并添加一个启动相机并持续检测人脸的控件

•条件(一次)：仅在项目启动时运行一次

•动作(AI相机)：初始化相机与人脸检测

- AI分析1(人脸检测)：检测是否存在人脸

- AI分析2(人脸检测)：获取人脸中心坐标

控制2：伺服电机跟踪

创建一个基于检测到的面部位置旋转伺服电机的控件

•条件(比较)：只在检测到face时执行

•动作1(设定变量)：计算伺服旋转角度

•动作2(自定义动作-可选)：应用平滑滤波器减少抖动

•动作3 (I/O设备控制)：旋转第一个伺服电机

•动作4 (I/O设备控制)：旋转第二个伺服电机

指示板

创建一个显示小部件的新仪表板：

•网络流媒体(摄像头小部件)：实时视频馈送显示实时跟踪

•人脸检测(LED小部件)：人脸存在的布尔状态

•人脸x坐标(标签小部件)：被检测人脸的水平位置

•伺服角度(标签部件)：当前计算的伺服位置

这是它!

恭喜你!你刚刚构建了一个完整的人工智能驱动的面部跟踪伺服电机系统，只使用两个简单的控件和零行代码。这就是用Grablo进行可视化编程的力量——传统上需要复杂的计算机视觉库、人工智能模型集成和电机控制编程，现在可以通过直观的拖放块来完成。

预期结果

当您运行项目时：

•人脸检测：伺服电机旋转，跟随你的脸水平

•向左移动：伺服跟踪向左(像眼睛跟随运动)

•向右移动：伺服器平稳地向右跟踪

•多面：系统自动跟踪最大的面

•无脸：伺服器保持最后位置

•平滑运动：过滤消除抖动，创造自然运动

•仪表板：显示实时跟踪数据的实时摄像机馈送

接线图

伺服1(左眼)：

•红线→5V电源

•棕线→GND

•橙线→GPIO 23(或您选择的引脚)

伺服2(右眼)：

•红线→5V电源

•棕线→GND

•橙线→GPIO 24(或您选择的引脚)

相机模块:

•树莓派摄像头：连接CSI摄像头接口

•或USB相机：连接到任何USB端口

重要提示:

•电源：在使用Pi的5V进行测试时，请使用外部5V直流电源(最小2A)，以确保双伺服系统稳定运行

•摄像头兼容性：支持Raspberry Pi Camera Module V1/V2/V3和大多数USB摄像头

•分辨率：分辨率越高，检测精度越高，但对处理能力要求越高

•伺服范围：调整角度范围(45-135°)根据您的机械设置和相机视野

•GPIO引脚：可以使用任何可用的GPIO引脚-只需在设备设置中更新引脚编号

接下来是什么?

使用更多的块扩展您的项目：

•全平移倾斜控制：增加人脸y坐标检测，控制第二伺服进行垂直跟踪(真正的2D人脸跟随)

•对象跟踪：将AI分析类型从“人脸检测”更改为“对象检测”，以跟踪球，手或特定颜色的物体

•LED指示灯：增加检测到人脸时亮起或根据跟踪状态改变颜色的LED

•运动触发的快照：自动保存相机快照时，人脸检测-家庭安全或访客记录有用

故障排除

伺服不动：

•验证GPIO引脚号码匹配您的布线

•检查伺服电源(双伺服至少1A)

•确认伺服连接(橙色到信号，红色到5V，棕色到GND)

未检测到人脸：

•增加房间的照明

•靠近摄像机(最佳1-3米)

•检查相机方向设置(尝试使用/不使用水平翻转)

跟踪方向错误：

•调整线性刻度输出范围(尝试135到45而不是45到135)

•切换相机水平翻转设置

•验证摄像机安装方向

摄像头未检测到：

•对于Pi相机：在raspi-config中启用相机

•对于USB摄像机：检查ls /dev/video*命令的连接

•尝试不同的相机索引(0,1,2…)

本文编译自hackster.io