Az ESP32-CAM egy sokoldalú, olcsó mikrovezérlő, beépített kamerával, képes képeket rögzíteni és streaming videókat készíteni. A Python hatékony képfeldolgozó könyvtáraival kombinálva az objektumok észlelését különféle alkalmazásokhoz, például megfigyelés, otthoni automatizálás és robotika esetén megvalósíthatja. Ez az oktatóanyag vezeti Önt az ESP32-CAM Python használatával az objektum-észlelés végrehajtásához.
Mire lesz szüksége
- ESP32-CAM modul
- FTDI programozó (USB-sorozat-adapter)
- Kenyérlemez és jumper vezetékek
- Python telepítve a számítógépen (3.6 vagy újabb verzió)
- Könyvtárak: OpenCV, numpy és kérések
- Képzett modell (pl. Yolov5, Tensorflow Lite)
1. lépés: Az ESP32-CAM beállítása
1. Flash az ESP32-CAM-ot CAMERAWEBSERVER segítségével
-
Csatlakoztassa az ESP32-CAM-ot az FTDI programozójához:
- GND -t a GND -hez
- 5 V -os VCC
- U0T - RX
- U0r to tx
- IO0 - GND (villogó módhoz)
-
Nyissa meg az Arduino IDE -t, és telepítse az ESP32 tábla csomagot:
- Elindul Fájl> Preferenciák és adja hozzá az URL -t:
https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
- Elindul Eszközök> Táblák> Táblákkezelő, Keresse meg az ESP32 -t, és telepítse a csomagot.
- Elindul Fájl> Preferenciák és adja hozzá az URL -t:
-
Töltse be a Camerawebserver példát:
- Elindul Fájl> Példák> ESP32> Kamera> CAMERAWEBSERVER.
- Frissítse a
ssid
éspassword
Változók a Wi-Fi hitelesítő adataival: - Válasszon Ai-thinker ESP32-CAM alatt Eszközök> Board.
-
Töltse fel a kódot az ESP32-CAM-ra. Válasszuk le az IO0 -t a GND -ből, és nyomja meg a visszaállítás gombot.
2.
- Nyissa meg a soros monitorot, és állítsa be az adatátviteli sebességet
115200
. - Keresse meg az ESP32-CAM IP-címét a soros monitor kimenetében (pl.
http://192.168.1.100
). - Nyissa meg az IP -címet egy böngészőben az élő stream ellenőrzéséhez.
2. lépés: Python környezet beállítása
1. Telepítse a szükséges könyvtárakat
Telepítse a szükséges Python könyvtárakat a PIP használatával:
2. Ellenőrizze az OpenCV telepítését
Futtassa a következő kódot az OpenCV telepítésének biztosítása érdekében:
3. lépés: A videó stream rögzítése
A Python segítségével rögzítse a kereteket az ESP32-CAM videó streamből.
Példa kód: Keretek rögzítése
4. lépés: Objektum -észlelés hozzáadása
Integrálja az objektumok észlelését a rögzített video streambe egy előre kiképzett modell segítségével, például a Yolov5-rel.
1. Töltse le az előzetes képzett modellt
Használhat egy előre kiképzett Yolov5 modellt:
- Töltse le a Yolov5 GitHub tároló.
2. Példa kód: Objektum -észlelés Yolov5 -rel
5. lépés: Az objektum észlelésének javítása
- Egyedi modellek: Képzze meg saját YoloV5 modelljét bizonyos objektumokhoz olyan platformok segítségével, mint a Roboflow vagy a Google Colab.
- Edge feldolgozása: Telepítsen olyan könnyű modelleket, mint a Tensorflow Lite az eszköz feldolgozásához.
- Integráció: Küldje el az észlelési eredményeket egy szerverre, vagy indítson el műveleteket az IoT rendszerekben.
Az ESP32-CAM objektumdetektálás alkalmazása
- Otthoni biztonsági és megfigyelő rendszerek
- Vadon élő állatok megfigyelése és nyomon követése
- Gyári automatizálás és minőség -ellenőrzés
- Interaktív robotikai projektek
- Okos ajtócsengő arcfelismeréssel
Hibaelhárítás
- Patak késés: Csökkentse a felbontást vagy a képkocka sebességét a simább streaminghez.
- Csatlakozási problémák: Győződjön meg arról, hogy az ESP32-CAM és a számítógép ugyanazon a hálózaton van.
- Modell pontosság: Finomítsa be az előre kiképzett modellt az adatkészlet jobb eredményeinek elérése érdekében.
Következtetés
Az ESP32-CAM és a Python kombinálása erőteljes lehetőségeket nyit az objektumok észlelésére és a valós idejű videofeldolgozásra. Az útmutató követésével intelligens alkalmazásokhoz integrálhatja az objektumok észlelését a projektekbe. Kísérletezzen különböző modellekkel és optimalizálásokkal a fejlett és hatékony rendszerek létrehozásához!