Мазмуну:
- Жабдуулар
- 1 -кадам: TTL программистин орнотуу (ОПЦИОНАЛДУУ)
- 2 -кадам: Байланышты орнотуу жана IDEде конфигурациялоо
- 3 -кадам: Код жана китепканалар
- 4 -кадам: Бул | EDIT
Video: ESP32 CAM жүздү таануу MQTT колдоосу менен - AI-Thinker: 4 кадам
2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:40
Салам!
Мен MQTTге маалыматтарды жөнөтө турган, жүздү таануучу ESP CAMге ээ болушум керек болгон учурда, долбоордун кодун бөлүшкүм келди. Ошентип, 7 сааттан кийин бир нече коддордун мисалдарын карап, эмне экенин издеп, MQTT интеграциясын бүтүрдүм!
Жабдуулар
Эмне керек:
- ESP32 Камера (~ 5 $)
- TTL программисти (~ 2 $)
- 5 Jumper Cables
1 -кадам: TTL программистин орнотуу (ОПЦИОНАЛДУУ)
Эгерде сиз Windows 7ге караганда жаңы версиясы бар Компьютерди колдонуп жатсаңыз, анда программист үчүн колдоого алынган драйверлер керек болушу мүмкүн.
Эгерде түзмөк иштей албаса, анда мен драйверлерди кол менен орнотуу үчүн бул оңой үйрөткүчтү сунуштайм
2 -кадам: Байланышты орнотуу жана IDEде конфигурациялоо
Сиз аны сүрөттөгүдөй зым менен туташтырышыңыз керек (3v ордуна 5v колдонгонуңуз жакшы!)
Боз кабель, эгер сиз аны программалоону кааласаңыз, туташуу үчүн гана керек!
Менимче, сизде ESP32 топтому орнотулган деп ойлойм, эгерде сиз версияны артка жылдырышыңыз керек болсо, учурда колдонуп жаткан нерсеңизден 1.01 версиясына чейин, бул кадам жүздү таануу үчүн керек, антпесе ал иштебейт!
Кийинки кадам IDEдеги TOOLSко кирип, Partition Scheme программасын эбегейсиз чоң APPга коюп, ESP32 Wrover модулун Board катары тандоо!
3 -кадам: Код жана китепканалар
Сизге PubSubClient китепканасы гана керек болот, башка бардык китепканалар автоматтык түрдө орнотулат.
(Жүктөп берүүдөн мурун грамоталарыңызды өзгөртүүнү унутпаңыз)
Тиркемени жүктөп алып, жүктөөнү чыкылдатыңыз, жогоруда айтылган боз кабелди унутпаңыз!
Жүктөөдөн кийин Сериялык Мониторду ачыңыз жана 115200 ылдамдыгын ылдамдыкта тандаңыз.
Сиз туташуу үчүн IP дарегин көрүшүңүз керек. ЭСКЕРТҮҮ: Жүздү таануу башында эле иштетилген, андыктан ал жүзүңүздү сканерлейт! ТҮЗӨТҮҮ: Эми муну автоматтык түрдө жасабайт!
MQTT бөлүгүндө сиз маалымат өтмөгүн жана бир бет өтмөгүн көрүшүңүз керек. EDIT: Жана id өтмөгү
4 -кадам: Бул | EDIT
Бул азырынча, мен мүчүлүштүктөрдү же башка нерсени көрүп калсам, аны бир аздан кийин жаңыртып турам деп ойлойм.
Сизге жакты деп ишенем!
ТҮЗӨТҮҮ:
Мен кодго бир аз өзгөртүүлөрдү киргиздим!
Эми ал сиздин жүзүңүздү ички эс тутумунда сактайт, андыктан сиз аны иштеткенде, Flashтен мурун сакталган бардык жүздөр жүктөлөт!
Бул автоматтык түрдө катталган жүздөрдү Flashке сактайт.
Мен дагы баштоодо авто катталуу жүзүн алып салдым.
Мен "id" деп аталган жаңы MQTT Темасын жасадым, бул жерде таанылган акыркы ID көрсөтүлөт!
Сунушталууда:
Abellcadabra (Жүздү таануу эшиктерин кулпулоо системасы): 9 кадам
Abellcadabra (Жүздү таануу эшиктеринин кулпу тутуму): Карантинде жатып, үйдүн эшигинин жүзүн таануу менен убакытты өлтүрүүнүн жолун табууга аракет кылдым. Мен аны Абеллкадабра деп атадым - бул Абракадабранын айкалышы, эшиктин коңгуроосу менен сыйкырдуу фразасы, мен коңгуроону гана алам. КҮЛКҮНҮЧТҮҮ
Жашыруун бөлүм менен жүздү таануу күзгүсү: 15 кадам (сүрөттөр менен)
Беттин таануу күзгүсү жашыруун бөлүм менен: Мен дайыма окуяларда, кинолордо жана ушул сыяктуу нерселерде колдонулган дайыма жаратуучу жашыруун бөлүмдөргө кызыгып келем. Ошентип, мен жашыруун купе сынагын көргөндө, мен бул идеяны өзүм эксперимент кылууну чечтим жана жөнөкөй ачылуучу күзгү жасоону чечтим
LTE Pi HAT менен жүздү таануу Smart Lock: 4 кадам
LTE Pi HAT менен жүздү таануу Smart Lock: Бет таануу барган сайын кеңири колдонула баштады, биз аны акылдуу кулпу үчүн колдоно алабыз
Реалдуу убакытта жүздү таануу: аягына чейин долбоор: 8 кадам (сүрөттөр менен)
Реалдуу убакытта жүздү таануу: аягына чейин долбоор: OpenCVди изилдөө боюнча менин акыркы үйрөткүчүмдө биз АВТОМАТТЫК КӨРҮНҮҮНҮН ОБJЕКТИН КӨЗДӨӨНҮ үйрөндүк. Эми биз PiCamды жүздөрдү реалдуу убакытта таануу үчүн колдонобуз, төмөндө көрүнүп тургандай: Бул долбоор фантастикалык " Ачык Булак Компьютер Көрүү Китепканасы " менен жасалган
Жүздү таануу+таануу: 8 кадам (сүрөттөр менен)
Жүздү таануу+таануу: Бул камерадан OpenCV менен жүздү таануунун жана таануунун чуркоосунун жөнөкөй мисалы. ЭСКЕРТҮҮ: Мен бул проектти сенсорлордун сынагы үчүн жасадым жана камераны сенсор катары таануу үчүн колдондум. Ошентип, биздин максатыбыз ушул сессияда 1. Анаконду орнотуу