Оглавление:
- Запасы
- Шаг 1. Настройка программатора TTL (ДОПОЛНИТЕЛЬНО)
- Шаг 2: Установка соединения и настройка в среде IDE
- Шаг 3. Код и библиотеки
- Шаг 4: Вот и все | РЕДАКТИРОВАТЬ
Видео: Распознавание лиц ESP32 CAM с поддержкой MQTT - Мыслитель ИИ: 4 шага
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:51
Привет!
Я хотел поделиться своим кодом для проекта, где мне нужна была ESP CAM с распознаванием лиц, которая могла бы отправлять данные в MQTT. Итак … после, может быть, 7 часов просмотра нескольких примеров кода и поиска того, что к чему, я завершил интеграцию MQTT!
Запасы
Что вам нужно:
- Камера ESP32 (~ 5 $)
- Программатор TTL (~ 2 $)
- 5 перемычек
Шаг 1. Настройка программатора TTL (ДОПОЛНИТЕЛЬНО)
Если вы используете компьютер с более новой версией, чем Windows 7, вам, скорее всего, понадобятся поддерживаемые драйверы для программиста.
Если устройство не запускается, я рекомендую вам это простое руководство по установке драйверов вручную.
Шаг 2: Установка соединения и настройка в среде IDE
Вам нужно подключить его, как на картинке (лучше использовать 5В вместо 3В!)
Серый кабель нужно подключать только в том случае, если вы хотите его запрограммировать!
Я предполагаю, что у вас уже установлен пакет ESP32, если это так, вам нужно откатить версию от того, что вы используете в настоящее время, до версии 1.01, этот шаг необходим для распознавания лиц, иначе он не сработает!
Следующим шагом является переход к TOOLS в вашей среде IDE, установка Partition Scheme на Huge APP и выбор ESP32 Wrover Module в качестве платы!
Шаг 3. Код и библиотеки
Вам понадобится только библиотека PubSubClient, все остальные библиотеки устанавливаются автоматически.
(Не забудьте изменить свои учетные данные перед загрузкой)
Загрузите приложение и нажмите кнопку «Загрузить», не забудьте упомянутый выше серый кабель!
После загрузки откройте Serial Monitor и выберите скорость передачи 115200 бод.
Вы должны увидеть IP-адрес для подключения. ПРИМЕЧАНИЕ. Распознавание лиц уже включено при запуске, поэтому оно будет сканировать ваше лицо! РЕДАКТИРОВАТЬ: он больше НЕ будет делать этого автоматически!
В части MQTT вы должны увидеть вкладку информации и одну вкладку лица. РЕДАКТИРОВАТЬ: И вкладка id
Шаг 4: Вот и все | РЕДАКТИРОВАТЬ
На данный момент это все, я думаю, что когда-нибудь обновлю его, если увижу ошибки или что-то еще.
Надеюсь, тебе понравилось!
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Я внес некоторые изменения в код!
Теперь он сохраняет ваше лицо во внутренней памяти, поэтому при запуске он загружает все ранее сохраненные лица из Flash!
Он автоматически сохраняет зарегистрированные лица во Flash.
Я также удалил лицо автоматической регистрации при запуске.
Я создал новую тему MQTT под названием «id», здесь отображается последний распознанный идентификатор!
Рекомендуемые:
Распознавание лиц на Raspberry Pi 4B за 3 шага: 3 шага
Обнаружение лиц на Raspberry Pi 4B за 3 шага: в этом руководстве мы собираемся выполнить обнаружение лиц на Raspberry Pi 4 с помощью Shunya O / S, используя библиотеку Shunyaface. Shunyaface - это библиотека распознавания / обнаружения лиц. Проект направлен на достижение максимальной скорости обнаружения и распознавания с помощью
Обнаружение, обучение и распознавание лиц Opencv: 3 шага
Обнаружение, обучение и распознавание лиц Opencv: OpenCV - это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которая очень популярна для выполнения основных задач обработки изображений, таких как размытие, смешивание изображений, улучшение изображения, а также качество видео, установление пороговых значений и т. Д. В дополнение к обработке изображений, это пров
Распознавание и идентификация лиц - Идентификатор лица Arduino с использованием OpenCV Python и Arduino: 6 шагов
Распознавание и идентификация лиц | Идентификатор лица Arduino с использованием OpenCV Python и Arduino. Распознавание лиц AKA Face ID - одна из самых важных функций мобильных телефонов в настоящее время. Итак, у меня возник вопрос: «Могу ли я иметь идентификатор лица для моего проекта Arduino?» и ответ - да … Мой путь начался следующим образом: Шаг 1: Доступ к нам
Распознавание лиц OpenCV: 4 шага
Распознавание лиц Opencv: распознавание лиц - довольно распространенная вещь в наши дни, во многих приложениях, таких как смартфоны, многие электронные устройства. Этот вид технологии включает в себя множество алгоритмов и инструментов и т. Д., Которые используют некоторые встроенные встроенные платформы SOC, такие как Raspberry
Распознавание лиц + распознавание: 8 шагов (с изображениями)
Обнаружение лиц + распознавание: это простой пример запуска обнаружения и распознавания лиц с помощью OpenCV с камеры. ПРИМЕЧАНИЕ: Я СОЗДАЛ ДАННЫЙ ПРОЕКТ ДЛЯ КОНКУРСА СЕНСОРОВ И ИСПОЛЬЗОВАЛ КАМЕРУ В КАЧЕСТВЕ СЕНСОРА ДЛЯ ОТСЛЕЖИВАНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ. Итак, наша цель В этом сеансе: 1. Установить Anaconda