ESP32-CAM è un microcontrollore versatile a basso costo con una fotocamera integrata, in grado di catturare immagini e video in streaming. Se combinato con le potenti librerie di elaborazione delle immagini di Python, è possibile implementare il rilevamento di oggetti per una varietà di applicazioni come la sorveglianza, l'automazione domestica e la robotica. Questo tutorial ti guiderà utilizzando ESP32-CAM con Python per eseguire il rilevamento degli oggetti.
Cosa avrai bisogno
- Modulo ESP32-CAM
- Programmatore FTDI (Adattatore da USB-SERIAL)
- Breadboard e fili jumper
- Python installato sul tuo computer (versione 3.6 o successiva)
- Biblioteche: OpenCv, Numpy e richieste
- Un modello addestrato (ad esempio, yolov5, tensorflow lite)
Passaggio 1: impostare ESP32-CAM
1. Flash l'ESP32-CAM con Camerawebserver
-
Collega ESP32-CAM al programmatore FTDI:
- GND a GND
- 5v a VCC
- U0T a rx
- U0R a TX
- Io0 a GND (per la modalità lampeggiante)
-
Apri l'IDE Arduino e installa il pacchetto scheda ESP32:
- Vai a File> Preferenze e aggiungi l'URL:
https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
- Vai a Strumenti> Scheda> Manager delle schede, Cerca ESP32 e installa il pacchetto.
- Vai a File> Preferenze e aggiungi l'URL:
-
Carica l'esempio della telecamera:
- Vai a File> Esempi> ESP32> Camera> Camerawebserver.
- Aggiorna il
ssid
Epassword
Variabili con le tue credenziali Wi-Fi: - Selezionare Ai-Phinker ESP32-CAM Sotto Strumenti> Scheda.
-
Carica il codice su ESP32-CAM. Scollegare IO0 da GND e premere il pulsante di ripristino.
2. Accedi al flusso video ESP32-CAM
- Apri il monitor seriale e imposta il tasso di baud su
115200
. - Trova l'indirizzo IP di ESP32-CAM nell'output del monitor seriale (ad esempio,
http://192.168.1.100
). - Apri l'indirizzo IP in un browser per verificare lo streaming live.
Passaggio 2: impostare l'ambiente Python
1. Installa le librerie richieste
Installa le librerie Python necessarie utilizzando PIP:
2. Verifica l'installazione di OpenCV
Esegui il seguente codice per garantire l'installazione di OpenCV:
Passaggio 3: catturare il flusso video
Usa Python per acquisire frame dal flusso video ESP32-CAM.
Codice di esempio: cattura dei frame
Passaggio 4: aggiunta di rilevamento degli oggetti
Integra il rilevamento di oggetti nel flusso video catturato utilizzando un modello pre-addestrato, come YOLOV5.
1. Scarica un modello pre-allenato
Puoi utilizzare un modello YOLOV5 pre-addestrato:
- Scaricalo dal Repository GitHub di Yolov5.
2. Codice di esempio: rilevamento di oggetti con yolov5
Passaggio 5: miglioramento del rilevamento degli oggetti
- Modelli personalizzati: Allena il tuo modello YOLOV5 per oggetti specifici utilizzando piattaforme come Roboflow o Google Colab.
- Elaborazione dei bordi: Distribuire modelli leggeri come Tensorflow Lite per l'elaborazione in dispositivo.
- Integrazione: Invia i risultati di rilevamento a un server o attiva azioni nei sistemi IoT.
Applicazioni del rilevamento di oggetti ESP32-CAM
- Sistemi di sicurezza e sorveglianza domestica
- Monitoraggio e monitoraggio della fauna selvatica
- Automazione della fabbrica e controllo di qualità
- Progetti di robotica interattiva
- Campanello intelligente con riconoscimento facciale
Risoluzione dei problemi
- Latenza di streaming: Ridurre la risoluzione o la frequenza dei frame per lo streaming più fluido.
- Problemi di connessione: Assicurati che ESP32-CAM e il tuo computer siano sulla stessa rete.
- Accuratezza del modello: Attira il modello pre-allenato per risultati migliori sul set di dati.
Conclusione
La combinazione di ESP32-CAM con Python apre potenti possibilità per il rilevamento degli oggetti e l'elaborazione video in tempo reale. Seguendo questa guida, è possibile integrare il rilevamento di oggetti nei progetti per applicazioni intelligenti. Sperimenta diversi modelli e ottimizzazioni per creare sistemi avanzati ed efficienti!