Caméra à cardan 2-DOF

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Présentation

Plateforme de stabilisation de caméra open source 2-DOF. Contrôle Python, suivi de couleur, détection de visage et suivi automatique de cible.

Caractéristiques

• 2 DOF (Pitch/Yaw) servos
• Suivi couleur, visage, QR code
• Python pur, facile à étendre
• Caméra USB + servos série
• Open source : GitHub

Spécifications

Paramètre	Spec
DOF	2 (Pitch + Yaw)
Servos	Busservos série (SCS)
Interface	USB série
Caméra	USB UVC
Suivi	Couleur/visage/QR
Langage	Python 3

Démarrage rapide

Connexion matérielle

1. Connecter le servo à l'interface du bus série
2. Connecter le module USB-série à votre PC / Jetson / Raspberry Pi
3. Monter la caméra sur le support du cardan
4. Connecter la caméra USB

Installation des dépendances

pip install -r requirements.txt
# Ou installation manuelle
pip install opencv-python pyserial numpy

Contrôle de base

from sc_servo import SCServo, Gimbal
servo = SCServo("COM3")  # Linux : /dev/ttyUSB0
servo.connect()
gimbal = Gimbal(servo)
gimbal.enable_all()
gimbal.set_angle(0, 30)   # yaw
time.sleep(1)
gimbal.set_angle(1, -20)  # pitch

Suivi de couleur

import cv2, sys
sys.path.append('../src')
from sc_servo import SCServo, Gimbal

cap = cv2.VideoCapture(0)
servo = SCServo("COM3"); servo.connect()
gimbal = Gimbal(servo); gimbal.enable_all()

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret: break
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    mask = cv2.inRange(hsv, (0,100,100), (10,255,255))
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    if contours:
        largest = max(contours, key=cv2.contourArea)
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(largest)
        cx, cy = x+w//2, y+h//2
        fh, fw = frame.shape[:2]
        yaw = int((cx/fw - 0.5) * 180)
        pitch = int((0.5 - cy/fh) * 90)
        gimbal.set_angle(0, max(-90, min(90, yaw)))
        gimbal.set_angle(1, max(-45, min(45, pitch)))
    cv2.imshow('Color Tracking', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

Fonctions avancées

Suivi par détection de visage

Le fichier src/detectors/face_detector.py du dépôt fournit un détecteur de visage basé sur OpenCV DNN, utilisable pour le suivi automatique de visage.

Suivi automatique

Le fichier examples/auto_tracking_demo.py du dépôt implémente un flux complet de suivi automatique, incluant la sélection de cible, le contrôle PID et un suivi fluide.

FAQ

Q : Connexion série échoue ? Vérifier le port. Windows COMx, Linux /dev/ttyUSBx.

Q : Servo ne répond pas ? Vérifier l'alimentation (SCS : 6-8.4V externe).

Q : Suivi instable ? Ajuster PID, réduire la résolution.

Support

• 📧 support@juxitech.com
• 🌐 www.juxitech.com
• 💻 Dépôt open source : GitHub