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如果机器人的脸能随着前方人脸而转动，你会不会觉得这种互动很有意思。年前的时候，学习了一下opencv，通过opencv可以简单的实现人脸跟随。再加上几个舵机控制头部转动，机器人就可以互动了。呵呵
这里不做视频演示了，只是把代码放出来，有兴趣的朋友可以自己实验一下。基本原理就是先识别到人脸，然后判断人脸的位置。我把窗口用画线的方法分成了9个小格，分别代表9个方向，当人脸进入某个小格时，机器人的头就往哪个方向转动。
以下代码在树莓派B＋上支行成功，系统Raspbian，Python代码。
# -*- coding: utf-8 -*- ＃＃转载请注明：@小五义http://www.cnblogs.com/xiaowuyi QQ群：64770604 import cv2.cv as cv import cv2 from cv2 import VideoCapture #cv.NamedWindow("W1", cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE) cv.NamedWindow("W1",cv.CV_WINDOW_NORMAL) cv.ResizeWindow("W1", 600, 600) #找到设备对象 capture = cv.CaptureFromCAM(0) #检测人脸函数 def repeat(): #每次从摄像头获取一张图片 frame = cv.QueryFrame(capture) image_size = cv.GetSize(frame)#获取图片的大小 #print image_size greyscale = cv.CreateImage(image_size, 8, 1)#建立一个相同大小的灰度图像 cv.CvtColor(frame, greyscale, cv.CV_BGR2GRAY)#将获取的彩色图像，转换成灰度图像 storage = cv.CreateMemStorage(0)#创建一个内存空间，人脸检测是要利用，具体作用不清楚 cv.EqualizeHist(greyscale, greyscale)#将灰度图像直方图均衡化，貌似可以使灰度图像信息量减少，加快检测速度 #画图像分割线 cv.Line(frame, (210,0),(210,480), (0,255,255),1) cv.Line(frame, (420,0),(420,480), (0,255,255),1) cv.Line(frame, (0,160),(640,160), (0,255,255),1) cv.Line(frame, (0,320),(640,320), (0,255,255),1) # detect objects cascade = cv.Load('/usr/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml') #加载Intel公司的训练库 #检测图片中的人脸，并返回一个包含了人脸信息的对象faces faces = cv.HaarDetectObjects(greyscale, cascade, storage, 1.2, 2, cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (100, 100)) #获得人脸所在位置的数据 for (x,y,w,h) , n in faces: # print x,y if x<210: print "right" elif x>310: print "left" cv.Rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,128,0),2)#在相应位置标识一个矩形 边框属性(0,0,255)红色 20宽度 cv.ShowImage("W1", greyscale)#显示互有边框的图片 cv.ShowImage("W1", frame) #循环检测每一帧的图片 ESC键退出程序 while True: repeat() c = cv.WaitKey(10) if c == 27: #cv2.VideoCapture(0).release() cv2.destroyWindow("W1") break
