第 5 章:猫顔検出

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この章の目標:NanoCam に猫の顔を検出させ、顔検出モデルとの違いを理解します。

原理

猫顔検出には CatFaceDetectMN03 モデルを使用し、猫の顔の特徴(三角形の耳/広い瞳間距離/鼻)に最適化して学習されています。入力は 320x240 RGB565 画像、出力は猫顔のバウンディングボックスリスト。第 4 章の顔検出と同じ print_detection_result 出力形式を共用します。

猫顔 vs 顔検出モデルの違い

比較項目	顔検出 (ai_mode:2)	猫顔検出 (ai_mode:1)
モデル	MSR01 + MNP01 二段カスケード	CatFaceDetectMN03 単段
キーポイント	10 個(両目/鼻先/口角)	なし(モデルが出力しない)
信頼度閾値	MSR01=0.3, MNP01=0.4	0.4
検出枠の描画	緑の枠線矩形 + 5 キーポイント	緑の枠線矩形(キーポイントなし)

手順

5.1 モード切り替え

ai_mode:1

デバイスは自動的に再起動して猫顔検出モードに入ります

完全なコマンドはシリアルプロトコルマニュアルを参照。

5.2 効果の確認

猫または猫の画像をカメラの前に置き、ブラウザで http://<IP> を開くと、緑の検出枠が猫の顔をマークするのが見えます。

5.3 シリアル出力

猫の顔を検出すると、シリアルに出力されます:

I (xxxxx) detection_result: [ 0]: ( 45,  30, 180, 210)

• 形式:[番号] (x, y, w, h) — 猫顔枠の左上座標 + 幅・高さ

• 猫顔モデルはキーポイントを出力しません(顔検出とは異なります)

コード

コア検出ロジック

components/modules/ai/who_cat_face_detection.cpp:

CatFaceDetectMN03 detector(0.4F, 0.3F, 10, 0.3F);
std::list<dl::detect::result_t> &detect_results = detector.infer(
    (uint16_t *)frame->buf, {(int)frame->height, (int)frame->width, 3});

if (detect_results.size() > 0) {
    draw_detection_result((uint16_t *)frame->buf, frame->height, frame->width, detect_results);
    print_detection_result(detect_results);  // シリアルに座標を出力
}

Arduino で座標を読み取りサーボを制御

// $face:x,y,w,h# 形式を解析
if (nanoSerial.available()) {
    String line = nanoSerial.readStringUntil('\n');
    if (line.startsWith("$face:")) {
        int x = line.substring(6).toInt();
        int y = line.substring(line.indexOf(',')+1).toInt();
        servoX.write(map(x, 0, 320, 0, 180));
    }
}

Python でシリアル読み取り

import serial
ser = serial.Serial("COM3", 115200)
while True:
    line = ser.readline().decode().strip()
    if "detection_result" in line:
        print(line)

効果

猫が現れる → 画面に緑枠を描画 → シリアルが座標を出力。Arduino/Python で座標を読み取り、サーボを駆動して追跡できます。

次の章:第 6 章:色認識

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