系列文章
树莓派4B-Python-控制舵机树莓派-Pico控制舵机树莓派4B-Python-使用PCA9685控制舵机云台+跟随人脸转动（本文章）
目录
系列文章前言一、SG90s舵机是什么？二、PCA9685与舵机信号线的接线图三、控制SG90s云台（也可用来测试舵机转动的范围）四、给树莓派注入灵魂（代码）五、给电脑注入灵魂（代码）总结
前言
先说明一下哈，本人用的是树莓派4B，Python的版本为3.7，OpenCV的版本为3.2.0
计划了好久的舵机云台终于有机会做出来了！原先一开始用的是塑料的云台+SG90舵机，但效果有点怪，云台会乱抽搐，于是换了金属的云台+SG90s舵机，嘿嘿，现在就没啥问题。
后来想了一下，还是觉得是以下的问题导致云台抽搐的：
1、与舵机的接线接触不良；
2、控制板与树莓派的接线接触不良。一般为通信线接触不良。
3、控制板的5V供电有问题。输出电压不够5V或输出电流小于1A。云台顺滑度的问题。本人的就是云台的上下转动的舵机那里卡了，导致变换不了舵机的角度，最后舵机发热严重，排查了好久才发现这个问题。
一、SG90s舵机是什么？
简单的说，就是SG90舵机的齿轮换成了金属齿轮而已，扭力增加了而已。可以理解为SG90舵机的升级版吧。
还是不知道的可以参考之前写的关于舵机的内容：
树莓派4B-Python-控制舵机
树莓派-Pico控制舵机
二、PCA9685与舵机信号线的接线图
简单说明一下接线：
| PCA9685 | 树莓派4B |
|---|---|
| GND | GND |
| DE | 空着 |
| SCL | SCL |
| SDA | SDA |
| VCC | 3.3V |
| V+ | 5V（5V1A） |
一定要接V+到5V，不然板子达不到控制舵机的效果。
若想外接5V1A的电源，那最好是将那个电源的GND与树莓派的GND连上，也就是共地。
提示：使用下面的代码前，记得先测试好舵机的转动角度哦，若转动的角度会卡死的话，舵机轻则发热，重则爆炸，所以切记切记，一定要先确定好舵机转动的范围。
三、控制SG90s云台（也可用来测试舵机转动的范围）
import time # 引入time库from adafruit_servokit import ServoKit # 引入刚刚安装的PCA9685库并将名字缩写成ServoKit方便后续调用# from Adafruit_PCA9685 import ServoKitkit = ServoKit(channels=16) # 明确PCA9685的舵机控制数Servo1 = kit.servo[0] # 左右转向的舵机Servo2 = kit.servo[1] # 上下移动的舵机Servo3 = kit.servo[2] # 前后伸缩的舵机Servo4 = kit.servo[3] # 夹子舵机Servo5 = kit.servo[14]Servo6 = kit.servo[15]Servo = [Servo1, Servo2, Servo3, Servo4, Servo5, Servo6]def servo_start(servo_number, start_angle, stop_angle, angle_sleep, time_sleep): """ servo_number:设置想要控制的舵机通道 start_angle:设置起始的角度 stop_angle:设置终止的角度 angle_sleep:设置角度变换的步长 一般设为10 time_sleep:设置角度变换的间隔 数字越小越快，但最好不要设置太快，舵机会反应不过来然后抽搐。 最快0.005s，但是到达指定角度位置后需要等待1s左右让程序反应过来，否则会抽搐。 """ for speed in range(start_angle, stop_angle, angle_sleep): servo_number.angle = speed print(speed) time.sleep(time_sleep)def servo_dongzuo1(): """ 先让机械臂向后缩，然后向前伸，再向下移动，最后向上移动，这就回到了原点 """ time_sleep = 0.01 servo_start(Servo3, 110, 41, -1, time_sleep) servo_start(Servo3, 40, 111, 1, time_sleep) time.sleep(0.1) servo_start(Servo2, 130, 31, -1, time_sleep) servo_start(Servo2, 30, 131, 1, time_sleep) time.sleep(0.1)def aa(): time_sleep = 0.01 servo_start(Servo3, 40, 181, 1, time_sleep) servo_start(Servo3, 180, 41, -1, time_sleep)servo_start(Servo1, 90, 0, -1, 0.01)servo_start(Servo1, 0, 180, 1, 0.01)servo_start(Servo1, 180, 0, -1, 0.01)servo_start(Servo1, 0, 90, 1, 0.01)servo_start(Servo2, 80, 170, 1, 0.01)servo_start(Servo2, 170, 80, -1, 0.01)四、给树莓派注入灵魂（代码）
注入的灵魂如下（示例）：
# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import time # 引入time库from adafruit_servokit import ServoKit # 引入刚刚安装的PCA9685库并将名字缩写成ServoKit方便后续调用class Follow_the_face: def __init__(self): kit = ServoKit(channels=16) # 明确PCA9685的舵机控制数 self.Servo1 = kit.servo[0] # 左右转向的舵机 self.Servo2 = kit.servo[1] # 上下移动的舵机 self.Servo3 = kit.servo[2] # 前后伸缩的舵机 self.Servo4 = kit.servo[3] # 夹子舵机 self.Servo5 = kit.servo[14] self.Servo6 = kit.servo[15] self.Servo = [self.Servo1, self.Servo2, self.Servo3, self.Servo4, self.Servo5, self.Servo6] self.l_r_number_of_degrees = 110 # 左右电机初始化的角度 self.u_d_number_of_degrees = 150 # 上下电机初始化的角度 self.range_value = 30 # 在人脸检测中，设置人脸框的中心坐标与屏幕中心坐标的可接受偏移的范围 def servo_start(self, servo_number, start_angle, stop_angle, angle_sleep, time_sleep): """ servo_number:设置想要控制的舵机通道 start_angle:设置起始的角度 stop_angle:设置终止的角度 angle_sleep:设置角度变换的步长 一般设为10 time_sleep:设置角度变换的间隔 数字越小越快，但最好不要设置太快，舵机会反应不过来然后抽搐。 最快0.005s，但是到达指定角度位置后需要等待1s左右让程序反应过来，否则会抽搐。 """ for speed in range(start_angle, stop_angle, angle_sleep): servo_number.angle = speed print(speed) time.sleep(time_sleep) def Inittalize(self): """ 初始化云台的各个位置，也算是一个启动前的角度自检和归位 """ self.servo_start(self.Servo1, 111, 110, -1, 0.01) # 可转动的角度为：0～180 self.servo_start(self.Servo2, 180, 40, -1, 0.01) # 可转动的角度为：40～180.40度时为垂直向上看 self.servo_start(self.Servo2, 40, 150, 1, 0.01) def Auto_Angle(self, direction, offset_number): # , auto_angle """ 自动偏移指定度数 direction：选择方向 offset_number：偏移数 auto_angle：自动角度 """ if direction == "左": self.l_r_number_of_degrees -= offset_number if 1 <= self.l_r_number_of_degrees <= 180: self.servo_start(self.Servo1, self.l_r_number_of_degrees, self.l_r_number_of_degrees - 1, -1, 0.01) else: self.l_r_number_of_degrees = self.l_r_number_of_degrees if direction == "右": self.l_r_number_of_degrees += offset_number if 1 <= self.l_r_number_of_degrees <= 180: self.servo_start(self.Servo1, self.l_r_number_of_degrees, self.l_r_number_of_degrees - 1, -1, 0.01) else: self.l_r_number_of_degrees = self.l_r_number_of_degrees if direction == "上": self.u_d_number_of_degrees -= offset_number print('上被触发', self.u_d_number_of_degrees) if 41 <= self.u_d_number_of_degrees <= 179: self.servo_start(self.Servo2, self.u_d_number_of_degrees, self.u_d_number_of_degrees - 1, -1, 0.01) elif self.u_d_number_of_degrees > 179: u_d_number_of_degrees = 179 self.servo_start(self.Servo2, u_d_number_of_degrees, u_d_number_of_degrees - 1, -1, 0.01) elif self.u_d_number_of_degrees < 40: self.u_d_number_of_degrees = 40 self.servo_start(self.Servo2, self.u_d_number_of_degrees, self.u_d_number_of_degrees - 1, -1, 0.01) else: print('上出现意外', self.u_d_number_of_degrees) if direction == "下": self.u_d_number_of_degrees += offset_number print('下被触发', self.u_d_number_of_degrees) if 41 <= self.u_d_number_of_degrees <= 179: self.servo_start(self.Servo2, self.u_d_number_of_degrees, self.u_d_number_of_degrees - 1, -1, 0.01) elif self.u_d_number_of_degrees > 179: self.u_d_number_of_degrees = 179 self.servo_start(self.Servo2, self.u_d_number_of_degrees, self.u_d_number_of_degrees - 1, -1, 0.01) elif self.u_d_number_of_degrees < 40: self.u_d_number_of_degrees = 40 self.servo_start(self.Servo2, self.u_d_number_of_degrees, self.u_d_number_of_degrees - 1, -1, 0.01) else: print('下出现意外', self.u_d_number_of_degrees) def determine_face_position(self, difference_value_x, difference_value_y): """ 检测人脸位置 :param difference_value_x:x偏移的距离值 :param difference_value_y:y偏移的距离值 :return: """ if -self.range_value <= difference_value_x <= self.range_value and -self.range_value <= difference_value_y <= self.range_value: print("x坐标、y坐标都不用移动") elif difference_value_x > self.range_value: print("摄像头向右转动一点") self.Auto_Angle('右', 1) if difference_value_y > self.range_value: print("摄像头向下转动一点1") self.Auto_Angle('下', 2) if difference_value_y < -self.range_value: print("摄像头向上转动一点1") self.Auto_Angle('上', 2) elif difference_value_x < -self.range_value: print("摄像头向左转动一点") self.Auto_Angle('左', 1) if difference_value_y > self.range_value: print("摄像头向下转动一点2") self.Auto_Angle('下', 2) if difference_value_y < -self.range_value: print("摄像头向上转动一点2") self.Auto_Angle('上', 2) elif difference_value_y > self.range_value: print("摄像头向下转动一点") self.Auto_Angle('下', 2) elif difference_value_y < -self.range_value: print("摄像头向上转动一点") self.Auto_Angle('上', 2) def turn_on_face_detection(self): """ 使用人脸检测 :return: """ # 加载预训练的人脸检测器。直接选择树莓派中人脸模型（haarcascade_frontalface_default.xml）的路径即可 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/Desktop/12_29/haarcascade_frontalface_default.xml') # face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # 创建用于显示相机画面的窗口 cv2.namedWindow("Camera Feed") # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) r, f = cap.read() # 获取画面的宽度和高度 h, w, ch = f.shape print("输出画面的高度和宽度", h, w) center_x1 = int(w / 2) center_y1 = int(h / 2) print("输出中心坐标为：", center_x1, center_y1) # 记录人脸中心坐标 f_x = f_y = f_w = f_h = None while True: # 读取相机画面 ret, frame = cap.read() # 画面水平翻转 flipped_frame = cv2.flip(frame, 1) # 0时为垂直翻转 # 获取画面的宽度和高度 height, width, channels = flipped_frame.shape # 计算中心点的坐标 center_x = int(width / 2) center_y = int(height / 2) # 正方形的边长 length = 120 # 左上角的xy坐标 left_up_x = int(center_x - (length / 2)) # 因为原点在正方形的中心，处于一半的位置，所以左上角的x坐标需要边长除以2 left_up_y = int(center_y - (length / 2)) # 画红色的正方形 cv2.rectangle(flipped_frame, (left_up_x, left_up_y), (left_up_x + length, left_up_y + length), (0, 0, 255), 3) # 将帧转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(flipped_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行人脸检测 # 检测设置，将图片放大1.1倍（一般设1.1倍，看效果而定） # 重复检测的次数为6次（检测次数越多，速度越慢，检测也越严格，准确率可能有所提升） # 最小的检测框为100*100的正方形，以上的会显示，以下的被屏蔽 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=6, minSize=(100, 100)) # 在帧中标记人脸 for (x, y, w, h) in faces: f_x, f_y, f_w, f_h = x, y, w, h cv2.rectangle(flipped_frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3) # 计算人脸正方形的中心点坐标 if len(faces) > 0: # 判断人脸的数量是否>0 f_z_x = int(f_x + (f_w / 2)) f_z_y = int(f_y + (f_h / 2)) # print("脸部中心x:", f_z_x, "脸部中心y:", f_z_y) else: f_z_x, f_z_y = center_x, center_y # 没有人脸时就默认人脸位置居中，防止后续使用舵机云台时乱动 # print("脸部中心x:", f_z_x, "脸部中心y:", f_z_y) # 计算人脸中心与画面中心相差的坐标 difference_value_x = f_z_x - center_x difference_value_y = f_z_y - center_y # print("x坐标偏移量为：", difference_value_x, "y坐标偏移量为：", difference_value_y) # 检测人脸位置 self.determine_face_position(difference_value_x, difference_value_y) # 显示相机画面 cv2.imshow("Face following...", flipped_frame) # 检测按键，如果按下q键则退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头资源 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows()face = Follow_the_face()face.Inittalize() # 初始化舵机位置face.turn_on_face_detection() # 开启人脸检测五、给电脑注入灵魂（代码）
import cv2def detect_faces(): # 加载预训练的人脸检测器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # 打开默认摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) r, f = cap.read() # 获取画面的宽度和高度 h, w, ch = f.shape print("输出画面的高度和宽度", h, w, ch) center_x1 = int(w / 2) center_y1 = int(h / 2) print("输出中心坐标为：", center_x1, center_y1) # 记录人脸中心坐标 f_x = None f_y = None f_w = None f_h = None while True: # 读取帧 ret, frame = cap.read() # 水平翻转帧 flipped_frame = cv2.flip(frame, 1) # 0时为垂直翻转 # 获取画面的宽度和高度 height, width, channels = flipped_frame.shape # 计算中心点的坐标 center_x = int(width / 2) center_y = int(height / 2) # 在中心点画一个红色圆形 # radius = 20 # color = (0, 0, 255) # 红色 # thickness = 0 # 填充圆形 # cv2.circle(flipped_frame, (center_x, center_y), radius, color, thickness) # 画个红色正方形 length = 120 # 左上 left_up_x = int(center_x - (length / 2)) # 因为原点在正方形的中心，处于一半的位置，所以左上角的x坐标需要边长除以2 left_up_y = int(center_y - (length / 2)) # # 左下 # left_down_x = int(center_x - (length / 2)) # left_down_y = int(center_y + (length / 2)) # # 右上 # right_up_x = int(center_x + (length / 2)) # right_up_y = int(center_y - (length / 2)) # # 右下 # right_down_x = int(center_x + (length / 2)) # right_down_y = int(center_y + (length / 2)) cv2.rectangle(flipped_frame, (left_up_x, left_up_y), (left_up_x + length, left_up_y + length), (0, 0, 255), 3) # 将帧转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(flipped_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行人脸检测 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 在帧中标记人脸 for (x, y, w, h) in faces: f_x, f_y, f_w, f_h = x, y, w, h cv2.rectangle(flipped_frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3) # 计算人脸正方形的中心点坐标 if len(faces) > 0: # 判断人脸的数量是否>0 f_z_x = int(f_x + (f_w / 2)) f_z_y = int(f_y + (f_h / 2)) # print("脸部中心x:", f_z_x, "脸部中心y:", f_z_y) else: f_z_x, f_z_y = center_x, center_y # 没有人脸时就默认人脸位置居中，防止后续使用舵机云台时乱动 # print("脸部中心x:", f_z_x, "脸部中心y:", f_z_y) # 计算人脸中心与画面中心相差的坐标 difference_value_x = f_z_x - center_x difference_value_y = f_z_y - center_y # print("x坐标偏移量为：", difference_value_x, "y坐标偏移量为：", difference_value_y) range_value = 10 # 设置可接受偏移的范围 if -range_value <= difference_value_x <= range_value and -range_value <= difference_value_y <= range_value: print("x坐标、y坐标都不用移动") elif difference_value_x > range_value: print("摄像头向右转动一点") if difference_value_y > range_value: print("摄像头向下转动一点") if difference_value_y < -range_value: print("摄像头向上转动一点") elif difference_value_x < -range_value: print("摄像头向左转动一点") if difference_value_y > range_value: print("摄像头向下转动一点") if difference_value_y < -range_value: print("摄像头向上转动一点") elif difference_value_y > range_value: print("摄像头向下转动一点") elif difference_value_y < -range_value: print("摄像头向上转动一点") # 显示带有人脸标记的帧 cv2.imshow("Faces Detected", flipped_frame) # 按下 'q' 键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()# 调用实时人脸检测函数detect_faces()总结
目前的云台呢确实是可以跟随人脸转动的，但以下问题点：
实时显示相机中的画面并进行人脸检测时，有些流畅度不足，因为本人是显示彩色画面的，若改成灰度图的话应该会更快一点；检测人脸的准确度不足，这里使用的是OpenCV自带的人脸检测模型，存在较多的误判，这样会干扰云台的自动人脸定位，所以可以的话，自己训练一个更优的人脸检测模型来使用。或者是调整重复检测次数之类的增加一些精准度吧，但重复检测次数增加得越多，画面越卡顿；目前的程序只能针对画面中有一个人脸的时候进行跟随，若出现多个人脸，云台就会乱套了，各位大佬可以根据自身需求优化或利用这个问题；使用模拟信号的SG90s舵机会存在一些精度的问题，表现的样子就是定位有些不准，然后出现抖动。可以的话，将模拟舵机换成数字舵机，当然价格会贵上一倍。数字舵机的精准度会高上许多，之后本人就打算买回来试试；该文章若对你有帮助，不妨点个赞噢~
2024.01.15写
有写得不好、写得不对的地方还请各位指出，谢谢！