
Съдържание:
2025 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2025-01-23 12:57

Тази публикация е различна в сравнение с останалите и разглеждаме много интересната платка ESP32-CAM, която е изненадващо евтина (по-малко от 9 долара) и лесна за използване. Създаваме проста IP камера, която може да се използва за поточно предаване на видео на живо чрез 2MP модул за камера. Също така изпробваме функцията за разпознаване на лица и разпознаване на лица.
Видеоклипът по -горе обхваща всичко необходимо за по -малко от 4 минути.
Стъпка 1: Конфигурирайте Arduino IDE

Започваме с добавяне на пакета за поддръжка на платката ESP32 към IDE на Arduino. Трябва да добавите следната връзка към URL адреса на мениджъра на табла от менюто Файл.
dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
След това отворете мениджъра на дъски, потърсете ESP32 и инсталирайте пакета. Изчакайте да завърши и затворете прозореца. Уверете се, че сте избрали правилните настройки на дъската от менюто с инструменти, както се вижда на изображението. COM портът няма да бъде достъпен, докато не извършите следващата стъпка.
Стъпка 2: Свържете дъската


Платката ESP32-CAM няма вграден USB конектор, така че трябва да използвате външен USB към сериен конвертор, за да качите скицата. Можете да използвате кабелните връзки, показани по -горе, но се уверете, че USB към сериен преобразувател е свързан в режим 3.3V.
Препоръчва се да използвате външно 5V захранване за захранване на платката, особено ако използвате FTDI пробивна платка. За външното 5V захранване обикновена USB пробивна платка ще се справи добре. Имаше известен успех при захранването на платката директно от пробивната платка CP2102, така че можете първо да опитате това. Платката има и 3.3V захранващ щифт, ако е необходимо.
Джъмперът е необходим, за да поставите дъската в режим на изтегляне. След като свържете всичко, включете платката, отворете сериен терминал (Tools-> Serial Monitor) със скорост на предаване 115, 200 и натиснете бутона за нулиране. Трябва да получите изход, както е показано на изображението и това ще покаже, че всичко работи според очакванията.
Стъпка 3: Подгответе скицата




Отворете примерната скица на CameraWebServer, както е показано на изображението по -горе. Уверете се, че сте добавили името и паролата на вашата WiFi мрежа, тъй като платката ще трябва да се свърже с нея. Също така, не забравяйте да изберете модела на камерата AI_THINKER, както се вижда на изображението. Едно това е направено. Качете скицата и след това отворете отново серийния монитор.
Дайте на таблото няколко секунди, за да се свърже с WiFi мрежата и след това ще видите състоянието на връзката заедно с IP адреса. Запишете това, докато преминем към следващата стъпка.
Стъпка 4: Преглед на потока от камера


Отворете уеб браузър и въведете IP адреса, получен в предишната стъпка. Трябва да получите страница като тази на изображението. Щракнете върху бутона „СТАРТ СТРИМ“и трябва да можете да видите потока на живо. Променяте разделителната способност на нещо по -високо, в зависимост от вашите нужди. Има и няколко настройки и ефекти, с които можете да си поиграете.
Ако все пак получите хоризонтални линии във видео емисията, това е индикация за недостатъчна мощност. В този случай опитайте да използвате по -къс USB кабел или алтернативен източник на захранване.
Можете също така да получите неподвижно изображение, но тъй като това не се съхранява никъде, ще трябва да щракнете с десния бутон и да го запазите, ако е необходимо.
Стъпка 5: Откриване и разпознаване на лица



За да работи разпознаването на лица, трябва да изберете CIF или по -ниска разделителна способност. Таблото ще обработи видео емисията, за да открие лице и да го маркира на екрана. Ако активирате разпознаването на лица, то ще провери дали откритото лице е известно или е записано, ако не, ще го маркира като нарушител. Ако искате да запазите лице, тогава можете да натиснете бутона за записване на лице, за да регистрирате множество мостри, които ще използват като справка.
Ето колко лесно е да се изгради проста IP камера с помощта на ESP32-CAM. Качеството на видеото не е отлично, но те наистина опростиха целия процес на работа с модули на камерата като този. Ще използваме това, за да създадем още интересни проекти, така че ако този ви е харесал, не забравяйте да ни последвате, като използвате връзките по -долу:
- YouTube:
- Instagram:
- Facebook:
- Twitter:
- Уебсайт на BnBe:
Препоръчано:
Abellcadabra (Система за заключване на врата за разпознаване на лица): 9 стъпки

Abellcadabra (Система за заключване на вратите за разпознаване на лица): Поставяйки се по време на карантината, се опитах да намеря начин да убия времето, като изградих разпознаване на лица за вратата на къщата. Нарекох го Abellcadabra - което е комбинация между Abracadabra, вълшебна фраза с звънец на вратата, на която аз само звъня. LOL
Opencv разпознаване на лица, обучение и разпознаване: 3 стъпки

Откриване, обучение и разпознаване на лица с Opencv: OpenCV е библиотека за компютърно зрение с отворен код, която е много популярна за изпълнение на основни задачи по обработка на изображения, като замъгляване, смесване на изображения, подобряване на изображението, както и качество на видеото, праг и т.н. В допълнение към обработката на изображения, доказва се
Разпознаване и разпознаване на лица - Arduino Face ID Използване на OpenCV Python и Arduino .: 6 стъпки

Разпознаване и разпознаване на лица | Arduino Face ID Използване на OpenCV Python и Arduino .: Разпознаване на лице AKA Face ID е една от най -важните функции на мобилните телефони в днешно време. И така, имах въпрос "мога ли да имам идентификационен номер на лицето за моя проект Arduino" и отговорът е да … Пътуването ми започна по следния начин: Стъпка 1: Достъп до нас
Звънец на вратата с разпознаване на лица: 7 стъпки (със снимки)

Звънец на вратата с разпознаване на лица: Мотивация Напоследък в страната ми имаше вълна от грабежи, насочени към възрастни хора в собствените им домове. Обикновено достъпът се предоставя от самите обитатели, тъй като посетителите ги убеждават, че са болногледачи/медицински сестри. То
Разпознаване на лице+разпознаване: 8 стъпки (със снимки)

Face Detection+разпознаване: Това е прост пример за стартиране на разпознаване и разпознаване на лица с OpenCV от камера. ЗАБЕЛЕЖКА: НАПРАВИХ ТОЗИ ПРОЕКТ ЗА СЪДЕЖДАНЕ НА СЕНЗОРИ И ИЗПОЛЗВАХ КАМЕРАТА КАТО СЕНЗОР ЗА ПРОСЛЕДВАНЕ И ПРИЗНАВАНЕ НА ЛИЦА. И така, нашата цел В тази сесия, 1. Инсталирайте Anaconda