Სარჩევი:
- მარაგები
- ნაბიჯი 1: TTL პროგრამისტის დაყენება (სურვილისამებრ)
- ნაბიჯი 2: კავშირის დაყენება და კონფიგურაცია IDE– ში
- ნაბიჯი 3: კოდი და ბიბლიოთეკები
- ნაბიჯი 4: ეს არის | რედაქტირება
ვიდეო: ESP32 CAM სახის ამოცნობა MQTT მხარდაჭერით - AI-Thinker: 4 ნაბიჯი
2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:17
გამარჯობა!
მინდოდა გამეზიარებინა ჩემი კოდი პროექტისთვის, მჭირდებოდა ESP კამერა სახის ამოცნობისთვის, რომელსაც შეეძლო მონაცემების გაგზავნა MQTT– ში. ისე კარგად.. ალბათ 7 საათის შემდეგ, რამოდენიმე კოდის მაგალითის დათვალიერებით და იმის ძიებაში, რაც არის რა, მე დავასრულე MQTT ინტეგრაცია!
მარაგები
Რა გჭირდება:
- ESP32 კამერა ($ 5 $)
- TTL პროგრამისტი ($ 2 $)
- 5 ჯუმბერის კაბელი
ნაბიჯი 1: TTL პროგრამისტის დაყენება (სურვილისამებრ)
თუ თქვენ იყენებთ კომპიუტერს, რომელსაც აქვს უფრო ახალი ვერსია ვიდრე Windows 7, თქვენ სავარაუდოდ გჭირდებათ პროგრამისტის მხარდაჭერილი დრაივერი.
თუ მოწყობილობას არ შეუძლია დაწყება, მაშინ გირჩევთ ამ მარტივ გაკვეთილს დრაივერების ხელით დაყენების მიზნით
ნაბიჯი 2: კავშირის დაყენება და კონფიგურაცია IDE– ში
თქვენ უნდა დააკავშიროთ იგი ისე, როგორც სურათზეა (უმჯობესია გამოიყენოთ 5 ვ 3V ნაცვლად!)
ნაცრისფერი კაბელი მხოლოდ დასაკავშირებლად არის საჭირო თუ გსურთ მისი დაპროგრამება!
მე ვთვლი, რომ თქვენ უკვე გაქვთ ESP32 პაკეტი დაინსტალირებული, თუ ასეა, თქვენ უნდა გადააბრუნოთ ვერსია, რასაც იყენებთ ამჟამად 1.01 ვერსიამდე, ეს ნაბიჯი აუცილებელია სახის ამოცნობისთვის, წინააღმდეგ შემთხვევაში ის არ იმუშავებს!
შემდეგი ნაბიჯი არის თქვენს IDE– ში TOOLS– ში შესვლა და Partition Scheme– ის Huge APP– ზე დაყენება და ESP32 Wrover მოდულის არჩევა, როგორც დაფა!
ნაბიჯი 3: კოდი და ბიბლიოთეკები
თქვენ დაგჭირდებათ მხოლოდ PubSubClient ბიბლიოთეკა, ყველა სხვა ბიბლიოთეკა ავტომატურად არის დაინსტალირებული.
(არ უნდა დაგვავიწყდეს, რომ შეცვალოთ თქვენი რწმუნებათა სიგელები ატვირთვის წინ)
ჩამოტვირთეთ დანართი და დააწკაპუნეთ ატვირთვაზე ნუ დაგავიწყდებათ ნაცრისფერი კაბელი ზემოთ ნახსენები!
ატვირთვის შემდეგ გახსენით სერიული მონიტორი და აირჩიეთ 115200 baud rate.
თქვენ უნდა ნახოთ IP მისამართი დასაკავშირებლად. შენიშვნა: სახის ამოცნობა უკვე ჩართულია დასაწყისში, ასე რომ ის დაასკანირებს თქვენს სახეს! რედაქტირება: ეს ავტომატურად აღარ გააკეთებს ამას!
MQTT ნაწილზე თქვენ უნდა ნახოთ ინფორმაციის ჩანართი და ერთი სახის ჩანართი. რედაქტირება: და id tab
ნაბიჯი 4: ეს არის | რედაქტირება
ეს ჯერჯერობით ასეა, მე ვფიქრობ, რომ მას გარკვეული დროის განმავლობაში განვაახლებ, თუ შეცდომებს ვხედავ ან სხვა რამეს.
Იმედი მაქვს გაერთე!
რედაქტირება:
მე შევიტანე ცვლილებები კოდში!
ის ახლა ინახავს თქვენს სახეს შიდა მეხსიერებაში, ასე რომ, როდესაც დაიწყებთ მას, ის გადმოტვირთავს ყველა ადრე შენახულ სახეს Flash– დან!
ის ავტომატურად ინახავს ჩაწერილ სახეებს Flash- ში.
მე ასევე ამოიღო ავტომატური რეგისტრაციის სახე გაშვებისას.
მე შევქმენი ახალი MQTT თემა სახელწოდებით "id", ეს არის სადაც ის აჩვენებს ბოლო აღიარებულ პირადობის მოწმობას!
გირჩევთ:
MATLAB მარტივი სახის ამოცნობა: 4 ნაბიჯი
MATLAB Easy Face Detection: ამ ინსტრუქციის მთავარი მიზანია აჩვენოს რამდენად ადვილი იქნება სურათის დამუშავება, MATLAB– ის დახმარებით სახის გამოვლენა და თვალთვალი იყო მნიშვნელოვანი და აქტიური კვლევითი სფერო, ამიტომ ამიტომაც ვაპირებ ახსნას როგორ შეიძლება ამის გაკეთება
Opencv სახის ამოცნობა, სწავლება და ამოცნობა: 3 ნაბიჯი
Opencv სახის ამოცნობა, სწავლება და ამოცნობა: OpenCV არის ღია კოდის კომპიუტერული ხედვის ბიბლიოთეკა, რომელიც ძალიან პოპულარულია გამოსახულების დამუშავების ძირითადი ამოცანების შესასრულებლად, როგორიცაა დაბინდვა, სურათის შერწყმა, სურათის გაძლიერება, ასევე ვიდეოს ხარისხი, ბარიერი და ა.შ. სურათის დამუშავების გარდა, ეს პროვოცირებს
სახის ამოცნობა და ამოცნობა - Arduino Face ID OpenCV პითონისა და Arduino– ს გამოყენებით .: 6 ნაბიჯი
სახის ამოცნობა და ამოცნობა | Arduino Face ID OpenCV პითონისა და არდუინოს გამოყენებით: სახის ამოცნობა AKA face ID არის ერთ -ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი ფუნქცია მობილურ ტელეფონებზე დღეს. ასე რომ, მე მქონდა შეკითხვა " შემიძლია ვიპოვო სახის ID ჩემი Arduino პროექტისთვის " და პასუხი არის დიახ … ჩემი მოგზაურობა დაიწყო შემდეგნაირად: ნაბიჯი 1: ჩვენთან წვდომა
სახის ამოცნობა პრაქტიკაში: 21 ნაბიჯი
სახის ამოცნობა პრაქტიკაში: ეს არის საგანი, რომელიც მე იმდენად მოხიბლული ვარ, რომ მე მაკარგვინებს ძილს: კომპიუტერული ხედვა, საგნების და ადამიანების გამოვლენა წინასწარ მომზადებული მოდელის საშუალებით
სახის ამოცნობა+ამოცნობა: 8 ნაბიჯი (სურათებით)
სახის გამოვლენა+ამოცნობა: ეს არის მარტივი ამოცანა სახის გამოვლენისა და ამოცნობის შესახებ OpenCV კამერით. შენიშვნა: მე გავაკეთე ეს პროექტი სენსორული კონკურსისთვის და გამოვიყენე კამერა, როგორც სენსორი თვალყურის დევნისა და აღიარების სახეებისთვის. ასე რომ, ჩვენი მიზანი ამ სესიაზე, 1. დააინსტალირეთ ანაკონდა