Taula de continguts:
- Subministraments
- Pas 1: Configuració del programador TTL (OPCIONAL)
- Pas 2: Configuració de la connexió i configuració a l'IDE
- Pas 3: Codi i biblioteques
- Pas 4: Això és tot EDITAR
Vídeo: Reconeixement facial ESP32 CAM amb suport MQTT - AI-Thinker: 4 passos
2024 Autora: John Day | [email protected]. Última modificació: 2024-01-30 08:13
Hola!
Volia compartir el meu codi per a un projecte si necessitava tenir un ESP CAM amb reconeixement facial, que pogués enviar dades a MQTT. Doncs bé … després de potser 7 hores mirant diversos exemples de codi i buscant què és què, he acabat la integració MQTT!
Subministraments
Què necessites:
- Càmera ESP32 (~ 5 $)
- Programador TTL (~ 2 $)
- 5 cables de pont
Pas 1: Configuració del programador TTL (OPCIONAL)
Si feu servir un ordinador amb una versió més recent que Windows 7, és probable que necessiteu els controladors compatibles per al programador.
Si el dispositiu no pot arrencar, us recomano aquest senzill tutorial per instal·lar els controladors manualment
Pas 2: Configuració de la connexió i configuració a l'IDE
Cal connectar-lo com a la imatge (és millor utilitzar 5v en lloc de 3v!)
El cable gris només cal connectar-lo si el voleu programar.
Suposo que ja teniu instal·lat el paquet ESP32, si és així, heu de recuperar la versió, des del que feu servir actualment fins a la versió 1.01, aquest pas és necessari per al reconeixement facial, en cas contrari no funcionarà.
El següent pas és entrar a EINES al vostre IDE i establir l'esquema de partició en una aplicació enorme i seleccionar el mòdul ESP32 Wrover com a tauler.
Pas 3: Codi i biblioteques
Només necessitareu la biblioteca PubSubClient, la resta de biblioteques s’instal·len automàticament.
(No oblideu canviar les vostres credencials abans de penjar-les)
Descarregueu el fitxer adjunt i feu clic a Carrega no oblideu el cable gris esmentat anteriorment.
Després de la càrrega, obriu el monitor sèrie i seleccioneu 115200 com a velocitat en bauds.
Hauríeu de veure una adreça IP per connectar-vos. NOTA: El reconeixement facial ja està activat al començament, de manera que us escanejarà la cara. EDITAR: ja no ho farà automàticament.
A la part MQTT hauríeu de veure una pestanya d'informació i una de cara. EDIT: i pestanya d'identificació
Pas 4: Això és tot EDITAR
Això és per ara, crec que ho actualitzaré algun temps si veig errors o qualsevol altra cosa.
Espero que us hagi agradat!
EDITAR:
He fet alguns canvis al codi.
Ara desa el vostre rostre a la memòria interna, de manera que quan l’engegueu carregarà totes les cares desades de Flash des de Flash.
Desa automàticament les cares inscrites a Flash.
També he eliminat la cara d'inscripció automàtica a l'inici.
He creat un nou tema MQTT anomenat "id", aquí és on es mostra l'últim identificador reconegut.
Recomanat:
Mirall de reconeixement facial amb compartiment secret: 15 passos (amb imatges)
Mirall de reconeixement facial amb compartiment secret: sempre he estat intrigat pels compartiments secrets sempre creatius que s’utilitzen en històries, pel·lícules i similars. Per tant, quan vaig veure el Concurs de compartiments secrets, vaig decidir experimentar jo mateixa amb la idea i fer un mirall d’aspecte normal que obrís un
Timbre amb reconeixement facial: 7 passos (amb imatges)
Timbre amb reconeixement facial: motivació Recentment, al meu país hi ha hagut una onada de robatoris dirigits a persones grans a casa seva. Normalment, l’accés el concedeixen els mateixos ocupants, ja que els visitants els convencen que són cuidadors / infermeres. És
Smart Lock de reconeixement facial amb LTE Pi HAT: 4 passos
Bloqueig intel·ligent de reconeixement de cares amb LTE Pi HAT: el reconeixement de rostres s’utilitza cada vegada més, podem utilitzar-lo per fer un bloqueig intel·ligent
Sistema de seguretat de reconeixement facial per a una nevera amb Raspberry Pi: 7 passos (amb imatges)
Sistema de seguretat de reconeixement facial per a un refrigerador amb Raspberry Pi: navegant per Internet he descobert que els preus dels sistemes de seguretat varien de 150 a 600 $ i més, però no totes les solucions (fins i tot les molt cares) es poden integrar amb altres eines intel·ligents a casa! Per exemple, no es pot configurar
Reconeixement facial en temps real: un projecte d'extrem a extrem: 8 passos (amb imatges)
Reconeixement facial en temps real: un projecte de punta a punta: en el meu darrer tutorial que explorava OpenCV, vam aprendre EL SEGUIMENT AUTOMÀTIC D'OBJECTES DE VISIÓ. Ara utilitzarem la nostra PiCam per reconèixer les cares en temps real, com podeu veure a continuació: Aquest projecte es va fer amb aquest fantàstic "Open Source Computer Vision Library & qu