ESP32-CAMでオブジェクトを検出します

ESP32-CAMは、画像をキャプチャしてライブビデオをストリーミングできる組み込みのカメラモジュールを備えた強力で低コストのマイクロコントローラーです。処理機能を活用し、外部機械学習ライブラリまたはフレームワークを統合することにより、ESP32-CAMでオブジェクト検出を直接有効にすることができます。このチュートリアルでは、事前に訓練されたモデルを使用してESP32-CAMを使用して基本的なオブジェクト検出をセットアップすることをガイドします。

あなたが必要とするもの

ESP32-CAMモジュール
FTDIプログラマ（USBからシリアルアダプター）
ジャンパーワイヤ
ブレッドボード（オプション）
Arduino IDEがインストールされたコンピューター
オブジェクト検出モデル用のエッジインパルスまたはテンソルフローライト

ステップ1：Arduino IDEのセットアップ

1. ESP32ボードパッケージをインストールします

Arduino IDEを開きます。
行きます ファイル > 好み.
「追加のボードマネージャーURL」フィールドで、追加してください。
```
https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
```
クリック わかりました.
行きます ツール > ボード > ボードマネージャー.
「ESP32」を検索し、Espressifシステムでパッケージをインストールします。

2。必要なライブラリをインストールします

「ESP32カメラ」ライブラリをインストールします。
オブジェクト検出モデルの場合、「Tensorflow Lite Micro」（または同様のライブラリ）をインストールします。

ステップ2：ESP32-CAMの配線

ESP32-CAMピン	FTDIプログラマーピン
GND	GND
5V	VCC（5V）
U0R	TX
U0T	Rx
GND	GND（フラッシュのためのIO0からGNDへ）

重要： IO0ピンをGNDに接続して、ESP32-CAMをフラッシュモードにします。

ステップ3：基本的なオブジェクト検出スケッチのアップロード

1.ボードとポートを選択します

行きます ツール > ボード 選択します ai-thinker esp32-cam.
下 ツール、正しいものを選択します comポート FTDIプログラマー用。

2。コードの準備

基本的な例を使用して、事前に訓練されたオブジェクト検出モデル（Tensorflow Liteモデルなど）をロードします。以下は、オブジェクトの検出を統合するためのサンプルスニペットです。

#include <esp_camera.h>
#include <TensorFlowLite_ESP32.h>

// Replace with your specific model and labels
#include "model.h"
#include "labels.h"

void setup() {
  Serial.begin(115200);

  // Initialize the camera
  camera_config_t config;
  config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0;
  config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0;
  config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM;
  config.pin_d1 = Y3_GPIO_NUM;
  config.pin_d2 = Y4_GPIO_NUM;
  config.pin_d3 = Y5_GPIO_NUM;
  config.pin_d4 = Y6_GPIO_NUM;
  config.pin_d5 = Y7_GPIO_NUM;
  config.pin_d6 = Y8_GPIO_NUM;
  config.pin_d7 = Y9_GPIO_NUM;
  config.pin_xclk = XCLK_GPIO_NUM;
  config.pin_pclk = PCLK_GPIO_NUM;
  config.pin_vsync = VSYNC_GPIO_NUM;
  config.pin_href = HREF_GPIO_NUM;
  config.pin_sscb_sda = SIOD_GPIO_NUM;
  config.pin_sscb_scl = SIOC_GPIO_NUM;
  config.pin_pwdn = PWDN_GPIO_NUM;
  config.pin_reset = RESET_GPIO_NUM;
  config.xclk_freq_hz = 20000000;
  config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG;

  if (!esp_camera_init(&config)) {
    Serial.println("Camera initialized successfully!");
  } else {
    Serial.println("Camera initialization failed!");
    while (1);
  }

  // Load the TensorFlow Lite model
  TfLiteStatus model_status = tflite::InitModel(model);
  if (model_status != kTfLiteOk) {
    Serial.println("Failed to initialize the model");
    while (1);
  }
}

void loop() {
  // Capture a frame
  camera_fb_t *frame = esp_camera_fb_get();
  if (!frame) {
    Serial.println("Camera capture failed");
    return;
  }

  // Run object detection
  tflite::RunInference(frame->buf, frame->len);

  // Display detected objects
  for (int i = 0; i < NUM_CLASSES; i++) {
    float confidence = tflite::GetConfidence(i);
    if (confidence > 0.5) {
      Serial.print("Detected: ");
      Serial.print(labels[i]);
      Serial.print(" with confidence: ");
      Serial.println(confidence);
    }
  }

  esp_camera_fb_return(frame); // Free the frame buffer
  delay(200);
}

3.コードをアップロードします

を押します リセット IO0がGNDに接続されている間、ESP32-CAMのボタン。
クリック アップロード Arduino IDEで。
アップロードが完了したら、IO0をGNDから切断して押します リセット もう一度ボタン。

ステップ4：オブジェクト検出結果へのアクセス

シリアルモニターを開きます（ツール > シリアルモニター）そして、ボーレートをに設定します 115200.
検出されたオブジェクトとシリアルモニターの信頼性スコアを表示します。
これは、HTMLを使用してWebインターフェイスに結果を表示するか、MQTTなどのIoTプラットフォームと統合することで展開できます。

ステップ5：オブジェクト検出の強化

モデルの最適化： Edge ImpulseまたはTensorflow Liteを使用して、ESP32-CAM向けに最適化されたカスタムモデルをトレーニングします。
Webインターフェイス： 検出されたオブジェクトをブラウザインターフェイスに直接表示して、プロジェクトを強化します。
IoT統合： さらに処理またはアラートシステムのために、検出結果をクラウドサービスに送信します。