Mục lục:
2025 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2025-01-23 15:14
Bài đăng này khác biệt so với những bài khác và chúng ta cùng xem bảng mạch ESP32-CAM rất thú vị có giá thành rẻ đáng ngạc nhiên (dưới $ 9) và dễ sử dụng. Chúng tôi tạo một camera IP đơn giản có thể được sử dụng để phát trực tiếp nguồn cấp dữ liệu video bằng cách sử dụng mô-đun camera 2MP. Chúng tôi cũng thử tính năng nhận diện khuôn mặt và nhận dạng khuôn mặt.
Video trên bao gồm mọi thứ bạn cần trong vòng chưa đầy 4 phút.
Bước 1: Định cấu hình Arduino IDE
Chúng tôi bắt đầu bằng cách thêm gói hỗ trợ bo mạch ESP32 vào Arduino IDE. Bạn cần thêm liên kết sau vào URL của trình quản lý bảng từ menu Tệp.
dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
Sau đó, mở trình quản lý bảng, tìm kiếm ESP32 và cài đặt gói. Chờ nó hoàn thành và đóng cửa sổ. Đảm bảo rằng bạn đã chọn cài đặt bảng phù hợp từ menu công cụ, như trong hình ảnh. Cổng COM sẽ không khả dụng cho đến khi bạn thực hiện bước tiếp theo.
Bước 2: Lên dây cho bảng
Bo mạch ESP32-CAM không có đầu nối USB tích hợp, vì vậy bạn cần sử dụng bộ chuyển đổi nối tiếp sang USB bên ngoài để tải lên bản phác thảo. Bạn có thể sử dụng các kết nối dây được hiển thị ở trên nhưng đảm bảo rằng bộ chuyển đổi USB sang nối tiếp được kết nối ở chế độ 3.3V.
Bạn nên sử dụng nguồn điện 5V bên ngoài để cấp nguồn cho bo mạch, đặc biệt nếu bạn đang sử dụng bo mạch đột phá FTDI. Đối với nguồn cung cấp 5V bên ngoài, một bảng ngắt USB đơn giản sẽ hoạt động tốt. Đã có một số thành công trong việc cấp nguồn trực tiếp cho bảng từ bảng đột phá CP2102, vì vậy bạn có thể thử điều đó trước. Bo mạch cũng có một chân nguồn 3,3V nếu cần.
Cần có jumper để đưa bảng vào chế độ tải xuống. Khi bạn đã kết nối mọi thứ, hãy bật nguồn cho bo mạch, mở một đầu nối nối tiếp (Tools-> Serial Monitor) với tốc độ truyền là 115, 200 và nhấn nút đặt lại. Bạn sẽ nhận được đầu ra như được hiển thị trong hình ảnh và điều này sẽ cho biết rằng mọi thứ đang hoạt động như mong đợi.
Bước 3: Chuẩn bị bản phác thảo
Mở bản phác thảo ví dụ CameraWebServer như trong hình trên. Đảm bảo bạn thêm tên và mật khẩu mạng WiFi của mình vì bo mạch sẽ phải kết nối với nó. Ngoài ra, hãy đảm bảo chọn kiểu máy ảnh AI_THINKER như trong hình ảnh. Một điều này đã được thực hiện. Tải lên bản phác thảo và sau đó mở lại màn hình nối tiếp.
Cho bo mạch một vài giây để kết nối với mạng WiFi và sau đó bạn sẽ thấy trạng thái kết nối cùng với địa chỉ IP. Hãy ghi chú điều này khi chúng ta chuyển sang bước tiếp theo.
Bước 4: Xem Luồng máy ảnh
Mở trình duyệt web và nhập địa chỉ IP đã lấy được ở bước trước. Bạn sẽ có được một trang giống như trong hình ảnh. Nhấp vào nút "START STREAM" và bạn sẽ có thể xem luồng trực tiếp. Bạn thay đổi độ phân giải thành một cái gì đó cao hơn, tùy thuộc vào nhu cầu của bạn. Ngoài ra còn có một số cài đặt và hiệu ứng mà bạn có thể sử dụng.
Nếu bạn nhận được các đường ngang trong nguồn cấp dữ liệu video, thì đây là dấu hiệu của việc không đủ năng lượng. Hãy thử sử dụng cáp USB ngắn hơn hoặc nguồn điện thay thế trong trường hợp đó.
Bạn cũng có thể lấy một ảnh tĩnh, nhưng vì ảnh này không được lưu trữ ở bất kỳ đâu, bạn sẽ phải nhấp chuột phải và lưu nó nếu cần.
Bước 5: Nhận diện và phát hiện khuôn mặt
Để tính năng nhận diện khuôn mặt hoạt động, bạn cần chọn độ phân giải CIF hoặc thấp hơn. Hội đồng quản trị sẽ xử lý nguồn cấp dữ liệu video để phát hiện một khuôn mặt và đánh dấu khuôn mặt đó trên màn hình. Nếu bạn bật tính năng nhận dạng khuôn mặt, thì nó sẽ kiểm tra xem liệu khuôn mặt được phát hiện đã được biết hoặc đã đăng ký chưa, nếu không, nó sẽ gắn thẻ đó là kẻ xâm nhập. Nếu bạn muốn lưu một khuôn mặt thì bạn có thể nhấn vào nút đăng ký khuôn mặt để đăng ký nhiều mẫu mà nó sẽ sử dụng làm tham chiếu.
Đó là cách dễ dàng tạo một camera IP đơn giản bằng ESP32-CAM. Chất lượng video không xuất sắc nhưng họ đã thực sự đơn giản hóa toàn bộ quá trình làm việc với các mô-đun camera như thế này. Chúng tôi sẽ sử dụng điều này để tạo ra một số dự án thú vị hơn, vì vậy nếu bạn thích dự án này, thì đừng quên theo dõi chúng tôi bằng các liên kết bên dưới:
- YouTube:
- Instagram:
- Facebook:
- Twitter:
- Trang web BnBe:
Đề xuất:
Nhận diện khuôn mặt trên Raspberry Pi 4B trong 3 bước: 3 bước
Nhận diện khuôn mặt trên Raspberry Pi 4B trong 3 bước: Trong phần Hướng dẫn này, chúng tôi sẽ thực hiện nhận diện khuôn mặt trên Raspberry Pi 4 với Shunya O / S bằng Thư viện Shunyaface. Shunyaface là một thư viện nhận dạng / phát hiện khuôn mặt. Dự án nhằm đạt được tốc độ phát hiện và nhận dạng nhanh nhất với
Nhận diện, đào tạo và nhận diện khuôn mặt Opencv: 3 bước
Opencv Face Detection, Training and Recognition: OpenCV là một thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở rất phổ biến để thực hiện các tác vụ xử lý hình ảnh cơ bản như làm mờ, trộn hình ảnh, nâng cao chất lượng hình ảnh cũng như video, tạo ngưỡng, v.v. Ngoài xử lý hình ảnh, nó kích động
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
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
Nhận diện khuôn mặt và mắt với Raspberry Pi Zero và Opencv: 3 bước
Nhận diện khuôn mặt và mắt với Raspberry Pi Zero và Opencv: Trong hướng dẫn này, tôi sẽ trình bày cách bạn có thể phát hiện khuôn mặt và mắt bằng cách sử dụng raspberry pi và opencv. Đây là hướng dẫn đầu tiên của tôi trên opencv. Tôi đã làm theo nhiều hướng dẫn để thiết lập cv mở trong mâm xôi nhưng lần nào cũng gặp một số lỗi. Dù sao thì tôi