De ESP32-CAM is een veelzijdige, goedkope microcontroller met een ingebouwde camera, in staat om afbeeldingen te maken en video te streamen. In combinatie met de krachtige beeldverwerkingsbibliotheken van Python, kunt u objectdetectie implementeren voor een verscheidenheid aan applicaties zoals surveillance, thuisautomatisering en robotica. Deze zelfstudie zal u begeleiden door de ESP32-CAM met Python te gebruiken om objectdetectie uit te voeren.
Wat u nodig hebt
- ESP32-cam module
- FTDI -programmeur (USB-naar-serial adapter)
- Breadboard en jumper draden
- Python geïnstalleerd Op uw computer (versie 3.6 of later)
- Bibliotheken: OpenCV, Numpy en verzoeken
- Een getraind model (bijv. Yolov5, TensorFlow Lite)
Stap 1: het instellen van de ESP32-CAM
1. Flits de ESP32-CAM met Camerawebserver
-
Verbind de ESP32-CAM met uw FTDI-programmeur:
- GND naar GND
- 5V naar VCC
- U0t naar rx
- U0r naar tx
- IO0 naar GND (voor knippermodus)
-
Open de Arduino IDE en installeer het ESP32 -bordpakket:
- Gaan naar Bestand> Voorkeuren en voeg de URL toe:
https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
- Gaan naar Tools> Board> Boards Manager, zoek naar ESP32 en installeer het pakket.
- Gaan naar Bestand> Voorkeuren en voeg de URL toe:
-
Laad het voorbeeld van de cameraweberver:
- Gaan naar Bestand> Voorbeelden> ESP32> Camera> CamerAWEBServer.
- Update de
ssid
Enpassword
Variabelen met uw Wi-Fi-referenties: - Uitkiezen AI-DENTER ESP32-CAM onder Tools> Board.
-
Upload de code naar de ESP32-CAM. Koppel IO0 los van GND en druk op de resetknop.
2.
- Open de seriële monitor en stel het baudrate in op
115200
. - Zoek het IP-adres van de ESP32-CAM in de seriële monitoruitvoer (bijv.
http://192.168.1.100
). - Open het IP -adres in een browser om de livestream te verifiëren.
Stap 2: Python -omgeving opzetten
1. Installeer de vereiste bibliotheken
Installeer de benodigde Python -bibliotheken met behulp van PIP:
2. Controleer OpenCV -installatie
Voer de volgende code uit om ervoor te zorgen dat OpenCV is geïnstalleerd:
Stap 3: De videostream vastleggen
Gebruik Python om frames van de ESP32-CAM-videostream vast te leggen.
Voorbeeldcode: frames vastleggen
Stap 4: Objectdetectie toevoegen
Integreer objectdetectie in de vastgelegde videostream met behulp van een vooraf opgeleid model, zoals YOLOV5.
1. Download een vooraf opgeleid model
U kunt een vooraf getraind YOLOV5-model gebruiken:
- Download het van de Yolov5 GitHub Repository.
2. Voorbeeldcode: objectdetectie met YOLOV5
Stap 5: Verbetering van het objectdetectie
- Aangepaste modellen: Train uw eigen YOLOV5 -model voor specifieke objecten met platforms zoals Roboflow of Google Colab.
- Randverwerking: Implementeer lichtgewicht modellen zoals TensorFlow Lite voor verwerking bij de apparaten.
- Integratie: Stuur detectieresultaten naar een server of acties acties in IoT -systemen.
Toepassingen van ESP32-cam objectdetectie
- Thuisbeveiliging en bewakingssystemen
- Wildlife monitoring en tracking
- Fabrieksautomatisering en kwaliteitscontrole
- Interactieve robotica -projecten
- Slimme deurbel met gezichtsherkenning
Problemen oplossen
- Stream latentie: Verminder de resolutie of framesnelheid voor soepelere streaming.
- Verbindingsproblemen: Zorg ervoor dat de ESP32-CAM en uw computer zich op hetzelfde netwerk bevinden.
- Modelnauwkeurigheid: Stel het vooraf opgeleide model aan voor betere resultaten op uw dataset.
Conclusie
Het combineren van de ESP32-CAM met Python opent krachtige mogelijkheden voor objectdetectie en realtime videoverwerking. Door deze handleiding te volgen, kunt u objectdetectie integreren in uw projecten voor slimme applicaties. Experimenteer met verschillende modellen en optimalisaties om geavanceerde en efficiënte systemen te creëren!