4. 实现人脸跟踪，运行例程第一张脸，为什么不画框？
  • 免费好用的星瞳AI云服务上线！简单标注，云端训练，支持OpenMV H7和OpenMV H7 Plus。可以替代edge impulse。 https://forum.singtown.com/topic/9519
  • 我们只解决官方正版的OpenMV的问题（STM32），其他的分支有很多兼容问题，我们无法解决。
  • 如果有产品硬件故障问题，比如无法开机，论坛很难解决。可以直接找售后维修。
  • 发帖子之前，请确认看过所有的视频教程，https://singtown.com/learn/ 和所有的上手教程http://book.openmv.cc/
  • 每一个新的提问，单独发一个新帖子
  • 帖子需要目的，你要做什么？
  • 如果涉及代码，需要报错提示与全部代码文本，请注意不要贴代码图片
  • 必看：玩转星瞳论坛了解一下图片上传，代码格式等问题。

    • 实现人脸跟踪，运行例程第一张脸，为什么不画框？

    • 火
       

      import sensor, image, time
import car
from pid import PID

# You may need to tweak the above settings for tracking green things...
# Select an area in the Framebuffer to copy the color settings.

sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # use GRAYSCALE.
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.

sensor.set_contrast(3)
sensor.set_gainceiling(16)

# 跳过几帧，让感光元件稳定下来，使设置生效
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 把True改成False就可以关闭纵向翻转
#sensor.set_vflip(True)
# 加载Haar算子
# 默认情况下，这将使用所有阶段，较低的阶段更快但不太准确。
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
print(face_cascade)
# 第一组关键点
kpts1 = None
# Find a face!
# 找一张脸!
while (kpts1 == None):
    img = sensor.snapshot()
    img.draw_string(0, 0, "Looking for a face...")
    # Find faces
    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.25)
    if objects:
        # 在每个方向上将ROI扩大31个像素
        face = (objects[0][0]-31, objects[0][1]-31,objects[0][2]+31*2, objects[0][3]+31*2)
        # 使用检测面大小作为ROI提取关键点
        kpts1 = img.find_keypoints(threshold=10, scale_factor=1.1, max_keypoints=100, roi=face)
        # 在第一个人脸周围画一个矩形
        img.draw_rectangle(objects[0],color=120, thickness=10,fill=True )
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    • 在脸前面加一个灯光，灯光照在人脸上。

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