第 5 章:猫脸检测

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本章目标:让 NanoCam 检测猫咪的脸,并了解它与人脸检测模型的差异。

原理

猫脸检测使用 CatFaceDetectMN03 模型,专为猫脸部特征(三角耳部/宽瞳距/鼻部)优化训练。输入 320x240 RGB565 图像,输出猫脸边界框列表。与第 4 章人脸检测共用同一套 print_detection_result 输出格式。

猫脸 vs 人脸检测模型差异

对比维度	人脸检测 (ai_mode:2)	猫脸检测 (ai_mode:1)
模型	MSR01 + MNP01 双级联	CatFaceDetectMN03 单级
关键点	10 个(双眼/鼻尖/嘴角)	无(模型不输出)
置信度阈值	MSR01=0.3, MNP01=0.4	0.4
检测框绘制	绿色空心矩形 + 5 关键点	绿色空心矩形(无关键点)

步骤

5.1 切换模式

ai_mode:1

设备自动重启进入猫脸检测模式

完整指令见串口协议手册。

5.2 观察效果

将猫或猫图片放在摄像头前,浏览器打开 http://<IP> 看到绿色检测框标注猫脸。

5.3 串口输出

检测到猫脸时串口输出:

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

• 格式：[序号] (x, y, w, h) — 猫脸框左上角坐标 + 宽高

• 猫脸模型不输出关键点(与人脸检测不同)

代码

核心检测逻辑

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);  // 串口输出坐标
}

Arduino 读取坐标控制舵机

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

Python 串口读取

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

效果

猫出现→画面标注绿框→串口输出坐标。可用 Arduino/Python 读取坐标驱动舵机跟踪。

下一章:第 6 章:颜色识别

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