用ESP32-CAM检测对象

ESP32-CAM是一种功能强大的低成本微控制器，具有内置的相机模块，能够捕获图像和流式传输实时视频。通过利用其处理能力并集成外部机器学习库或框架，您可以直接在ESP32-CAM上启用对象检测。本教程将指导您使用预训练的模型使用ESP32-CAM设置基本对象检测。

你需要什么

ESP32-CAM模块
FTDI程序员（USB到串行适配器）
跳线
面包板（可选）
安装了带有Arduino IDE的计算机
用于对象检测模型的边缘脉冲或张量LITE

步骤1：设置Arduino IDE

1。安装ESP32板包

打开Arduino IDE。
去文件 > 偏好.

在“其他董事会经理URL”字段中，添加：

https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json

点击好的.
去工具 > 木板 > 董事会经理.
搜索“ ESP32”，并通过Espressif Systems安装包裹。

2。安装所需库

安装“ ESP32相机”库。
对于对象检测模型，请安装“ Tensorflow Lite Micro”（或类似的库）。

步骤2：接线ESP32-CAM

ESP32-CAM PIN	FTDI程序员PIN
gnd	gnd
5V	VCC（5V）
U0r	TX
U0T	Rx
gnd	GND（io0到GND以闪烁）

重要的：将IO0引脚连接到GND，将ESP32-CAM放入闪存模式。

步骤3：上传基本对象检测草图

1。选择板和端口

去工具 > 木板并选择 AI-Thinker ESP32-CAM.
在下面工具，选择正确的 com端口 对于您的FTDI程序员。

2。准备代码

使用基本示例加载预训练的对象检测模型（例如Tensorflow Lite模型）。以下是整合对象检测的示例片段：

#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);
}