内容简介：如何让机器人头部摄像头跟随识别到人脸位置变化而转动？一帧图像是 2 维的，人脸位置用坐标 (x,y) 表示，要实现跟踪人脸则需要两个轴
基于 face_recognition 和 PID 的舵机云台人脸识别和跟踪
如何让机器人头部摄像头跟随识别到人脸位置变化而转动？一帧图像是 2 维的，人脸位置用坐标 (x,y) 表示，要实现跟踪人脸则需要两个轴 pan, tilt
- pan : 水平左右方向转头
- tilt : 竖直上下方向转头
人脸识别
首先需要在每一帧图像中识别到人脸， face_recognition 一个简单易用的人脸识别开源项目，并且配备了完整的开发文档和示例代码，还特别兼容了树莓派。face_recognition 基于 C++ 开源库 dlib 的深度学习模型，使用 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。
安装 face_recognition
安装步骤请参考: face_recognition#installation
识别人脸 Python 代码
import face_recognition
def face_location(frame, frame_center):
face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
if len(face_locations) > 0:
y0, x0, y1, x1 = face_locations[0]
face_x = int((x0 + x1) / 2)
face_y = int((y0 + y1) / 2)
return face_x, face_y
return frame_center
PID 控制
使用 face_recognition 可以很容易地用 Python 代码实现人脸识别，计算出人脸在一帧图像中的像素坐标 (x, y) ，接下来就是需要控制舵机对人脸进行跟踪。
控制目标： 调整横向和纵向两个自由度的舵机，使得摄像头中的人脸中心与图像的中心重合。
这就需要引入 PID 控制了，先直接放公式
\[ u(t)=K_{\mathrm{p}} e(t)+K_{\mathrm{i}} \int_{0}^{t} e\left(t^{\prime}\right) d t^{\prime}+K_{\mathrm{d}} \frac{d e(t)}{d t} \]
- 时间 \(t\) ，在这里时间是离散的；
- 偏差 \(e(t)\) ，在人脸跟踪中指的是图像中心与人脸中心之间的距离（x 方向，y 方向）；
- 系统输出 \(u(t)\) ，即输出的舵机角度(分水平和垂直方向两个舵机的角度)；
接下来需要理解， \(K_p\) ， \(K_i\) ， \(K_d\) 三个参数的作用
比例(P)
比例控制的输出信号与输入偏差成比例关系。偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用以减小偏差，是最基本的控制规律。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。
- 当人脸与图像中心相距 较远 时，需要舵机 大幅度 运动对准人脸
- 当人脸与图像中心相距 较近 时，需要舵机 小幅度 靠近对准人脸
根据 kp 取值不同，摄像头都会去对准人脸，只是 kp 大了到达的快， kp 小了到达的慢一些。
积分(I)
防止系统进入稳定后存在的稳定误差，即有可能摄像头稳定后停下来了，但是没有对准人脸的中心。为了消除稳态误差，必须引入积分控制。积分作用是对历史的偏差进行积分，随着时间的增加，积分输出会增大，使稳态误差进一步减小，直到偏差为零，才不再继续增加，最后系统稳定下来，才可能正好中心对准人脸。
微分(D)
在微分控制中，控制器的输出与输入偏差信号的微分(即偏差的变化率)成正比关系。微分控制反映偏差的变化率，只有当偏差随时间变化时，微分控制才会对系统起作用，而对无变化或缓慢变化的对象不起作用。通俗来说，是为了在人脸追踪时，防止 追过劲了 ，在中心对准人脸后可以及时地停止，防止震荡。
PID 代码实现
在理解概念和公式后，就不难代码实现
# https://www.pyimagesearch.com/2019/04/01/pan-tilt-face-tracking-with-a-raspberry-pi-and-opencv/
import time
class PID:
def __init__(self, kP=1, kI=0, kD=0):
# initialize gains
self.kP = kP
self.kI = kI
self.kD = kD
def initialize(self):
# intialize the current and previous time
self.currTime = time.time()
self.prevTime = self.currTime
# initialize the previous error
self.prevError = 0
# initialize the term result variables
self.cP = 0
self.cI = 0
self.cD = 0
def update(self, error, sleep=0.2):
# pause for a bit
time.sleep(sleep)
# grab the current time and calculate delta time
self.currTime = time.time()
deltaTime = self.currTime - self.prevTime
# delta error
deltaError = error - self.prevError
# proportional term
self.cP = error
# integral term
self.cI += error * deltaTime
# derivative term and prevent divide by zero
self.cD = (deltaError / deltaTime) if deltaTime > 0 else 0
# save previous time and error for the next update
self.prevTime = self.currTime
self.prevError = error
# sum the terms and return
return sum([
self.kP * self.cP,
self.kI * self.cI,
self.kD * self.cD])
代码设计
由于云台有 2 个自由度（pan, tilt），所以需要用到 2 个 PID 控制器，来输出对应的角度
- \(x\) 轴偏差 对应 水平左右转动 pan
- \(y\) 轴偏差 对应 垂直上下转动 tilt
在代码设计时，需要考虑如下几点限制因素
- 受限于设备的性能，使用 face_recognition 识别一帧图像里的人脸可能会非常耗时
- 舵机控制时，不同的舵机响应时间不同
- PID 在代码中是通过循环累加来计算的；
def thread_face_center():
print('face_center ..')
process_this_frame = 0
while True:
time.sleep(0.01)
if not QUEUE_IMG.empty():
frame = QUEUE_IMG.get()
else:
continue
(h, w) = frame.shape[:2]
HEAD.center_x = w // 2
HEAD.center_y = h // 2
if process_this_frame > 8:
HEAD.obj_x, HEAD.obj_y = face_location(frame, (HEAD.center_x, HEAD.center_y))
print(HEAD.obj_x, HEAD.obj_y)
process_this_frame = 0
process_this_frame += 1
def thread_pid_pan():
p, i, d = 0.09, 0.08, 0.002
pid = PID(p, i, d)
pid.initialize()
while True:
error = HEAD.center_x - HEAD.obj_x
HEAD.pan = pid.update(error)
def thread_pid_tlt():
p, i, d = 0.11, 0.10, 0.002
pid = PID(p, i, d)
pid.initialize()
while True:
error = HEAD.center_y - HEAD.obj_y
HEAD.tlt = pid.update(error)
def thread_set_servos():
set_head_servo([0, 90])
while True:
time.sleep(0.01)
pan_angle = HEAD.pan + 0
tlt_angle = 90 - HEAD.tlt
print('[pan_angle, tlt_angle] = ', pan_angle, tlt_angle)
set_head_servo([pan_angle, tlt_angle])
需要将人脸识别、PID 过程、角度控制放到 单独的线程 处理。
async_do_job(thread_face_center) async_do_job(thread_pid_pan) async_do_job(thread_pid_tlt) async_do_job(thread_set_servos)
参考链接
以上所述就是小编给大家介绍的《基于 face_recognition 和 PID 的人脸识别和跟踪》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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