Mục lục:
- Quân nhu
- Bước 1: Thiết lập trình lập trình TTL (TÙY CHỌN)
- Bước 2: Thiết lập kết nối và cấu hình trong IDE
- Bước 3: Mã và Thư viện
- Bước 4: Đó là nó | CHỈNH SỬA
Video: Nhận dạng khuôn mặt ESP32 CAM với hỗ trợ MQTT - AI-Thinker: 4 bước
2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:32
Xin chào!
Tôi muốn chia sẻ mã của mình cho một dự án vì tôi cần phải có ESP CAM với tính năng Nhận dạng khuôn mặt, có thể gửi Dữ liệu đến MQTT. Vì vậy, có lẽ sau 7 giờ tìm kiếm nhiều ví dụ mã và tìm kiếm những gì là gì, tôi đã hoàn thành tích hợp MQTT!
Quân nhu
Những gì bạn cần:
- Máy ảnh ESP32 (~ 5 đô la)
- Lập trình viên TTL (~ 2 $)
- 5 cáp Jumper
Bước 1: Thiết lập trình lập trình TTL (TÙY CHỌN)
Nếu bạn đang sử dụng Máy tính có phiên bản mới hơn Windows 7, rất có thể bạn cần các trình điều khiển được hỗ trợ cho lập trình viên.
Nếu thiết bị không thể khởi động, thì tôi khuyên bạn nên hướng dẫn dễ dàng này để cài đặt trình điều khiển theo cách thủ công
Bước 2: Thiết lập kết nối và cấu hình trong IDE
Bạn cần đấu dây như trong hình (Tốt hơn nên dùng dây 5v thay vì 3v!)
Chỉ cần kết nối cáp xám nếu bạn muốn lập trình nó!
Tôi giả sử bạn đã cài đặt gói ESP32, nếu vậy bạn cần phải quay lại phiên bản, từ bất cứ thứ gì bạn đang sử dụng hiện tại lên phiên bản 1.01, bước này là cần thiết cho Nhận dạng khuôn mặt, nếu không, nó sẽ không hoạt động!
Bước tiếp theo là vào TOOLS trong IDE của bạn và đặt Sơ đồ phân vùng thành Ứng dụng lớn, và chọn Mô-đun Wrover ESP32 làm Bảng!
Bước 3: Mã và Thư viện
Bạn sẽ chỉ cần Thư viện PubSubClient, tất cả các thư viện khác đều được cài đặt tự động.
(Đừng quên thay đổi thông tin đăng nhập của bạn trước khi tải lên)
Tải xuống tệp đính kèm và nhấp vào tải lên, đừng quên Cáp màu xám được đề cập ở trên!
Sau khi tải lên, mở Serial Monitor và chọn 115200 làm tốc độ truyền.
Bạn sẽ thấy một địa chỉ IP để kết nối. LƯU Ý: Tính năng nhận dạng khuôn mặt đã được bật khi bắt đầu, vì vậy nó sẽ quét khuôn mặt của bạn! CHỈNH SỬA: Nó sẽ KHÔNG tự động làm điều đó nữa!
Trên phần MQTT, bạn sẽ thấy một tab thông tin và một tab khuôn mặt. CHỈNH SỬA: Và tab id
Bước 4: Đó là nó | CHỈNH SỬA
Đây là nó cho bây giờ, tôi nghĩ rằng tôi sẽ cập nhật nó một thời gian nếu tôi thấy lỗi hoặc bất kỳ điều gì khác.
Tôi mong la bạn thich!
CHỈNH SỬA:
Tôi đã thực hiện một số thay đổi đối với mã!
Giờ đây, nó lưu Khuôn mặt của bạn vào bộ nhớ trong, vì vậy khi bạn khởi động, nó sẽ tải tất cả các khuôn mặt đã lưu trước đó từ Flash!
Nó tự động lưu các khuôn mặt đã đăng ký vào Flash.
Tôi cũng đã xóa khuôn mặt Đăng ký tự động khi khởi động.
Tôi đã tạo một Chủ đề MQTT mới có tên là "id", đây là nơi nó hiển thị ID cuối cùng được nhận dạng!
Đề xuất:
Gương nhận dạng khuôn mặt với ngăn bí mật: 15 bước (có hình ảnh)
Gương nhận dạng khuôn mặt có ngăn bí mật: Tôi luôn bị hấp dẫn bởi những ngăn bí mật luôn sáng tạo được sử dụng trong truyện, phim và những thứ tương tự. Vì vậy, khi tôi xem Cuộc thi Ngăn chứa Bí mật, tôi đã quyết định tự mình thử nghiệm ý tưởng và làm một chiếc gương soi bình thường có thể mở ra
Nhận dạng và Nhận dạng khuôn mặt - Arduino Face ID sử dụng OpenCV Python và Arduino.: 6 bước
Nhận dạng và Nhận dạng khuôn mặt | Arduino Face ID Sử dụng OpenCV Python và Arduino: Nhận dạng khuôn mặt ID khuôn mặt AKA là một trong những tính năng quan trọng nhất trên điện thoại di động hiện nay. Vì vậy, tôi đã có một câu hỏi " liệu tôi có thể có id khuôn mặt cho dự án Arduino của mình không " và câu trả lời là có … Hành trình của tôi bắt đầu như sau: Bước 1: Truy cập vào chúng tôi
Khóa thông minh nhận dạng khuôn mặt với LTE Pi HAT: 4 bước
Nhận dạng khuôn mặt Smart Lock với LTE Pi HAT: Nhận dạng khuôn mặt ngày càng được sử dụng rộng rãi, chúng ta có thể sử dụng nó để tạo một khóa thông minh
Hệ thống bảo mật nhận dạng khuôn mặt cho tủ lạnh với Raspberry Pi: 7 bước (có hình ảnh)
Hệ thống bảo mật nhận dạng khuôn mặt cho tủ lạnh với Raspberry Pi: Duyệt qua internet, tôi đã phát hiện ra rằng giá cho các hệ thống bảo mật thay đổi từ 150 đô la đến 600 đô la trở lên, nhưng không phải tất cả các giải pháp (ngay cả những giải pháp rất đắt tiền) đều có thể được tích hợp với các giải pháp khác công cụ thông minh tại nhà của bạn! Ví dụ: bạn không thể đặt
Nhận diện khuôn mặt + nhận dạng: 8 bước (có hình ảnh)
Nhận diện khuôn mặt + nhận dạng: Đây là một ví dụ đơn giản về việc chạy tính năng nhận diện và nhận diện khuôn mặt với OpenCV từ máy ảnh. LƯU Ý: TÔI ĐÃ THỰC HIỆN DỰ ÁN NÀY CHO CUỘC THI CẢM BIẾN VÀ TÔI ĐÃ SỬ DỤNG MÁY ẢNH LÀM CẢM BIẾN ĐỂ THEO DÕI VÀ CÁC MẶT CẢNH NHẬN. Vì vậy, Mục tiêu của chúng tôi Trong phiên này, 1. Cài đặt Anaconda