- Вступ до ESP32-CAM
- Потрібні компоненти
- Кругова діаграма
- Встановіть плату ESP32 на Arduino IDE
- Код веб-сервера веб-камери ESP32
Існує багато систем ідентифікації людей, які використовують підписи, відбитки пальців, голос, геометрію рук, розпізнавання облич тощо для ідентифікації осіб, але жодна з них не може виявити та впізнати осіб у громадських місцях, таких як аеропорти, роздрібні магазини та залізничні вокзали, за винятком Система розпізнавання обличчя.
Системи розпізнавання облич можуть не тільки використовуватися в цілях безпеки для розпізнавання людей у громадських місцях, але також можуть використовуватися для відвідування офісів та шкіл.
У цьому проекті ми збираємося створити систему розпізнавання облич за допомогою ESP32-CAM, яка також буде працювати як система безпеки ESP32-CAM, розпізнаючи обличчя несанкціонованих осіб. ESP32-CAM - це дуже маленький модуль камери з чіпом ESP32-S. Використовуючи модуль ESP32-CAM, ми можемо створити систему розпізнавання облич без використання складного програмування та будь-яких додаткових компонентів. Розпізнавання обличчя також можна зробити за допомогою камери Raspberry Pi та Pi за допомогою OpenCV.
Вступ до ESP32-CAM
Модуль AI-Thinker ESP32-CAM постачається з чіпом ESP32-S, камерою дуже невеликого розміру OV2640 та слотом для карт micro SD. Гніздо для картки Micro SD можна використовувати для зберігання зображень, зроблених з камери, або для зберігання файлів. Цей модуль ESP32-CAM може широко використовуватися в різних додатках IoT. Він може використовуватися як система виявлення обличчя в офісах, школах та інших приватних зонах, а також може використовуватися в якості бездротового моніторингу, бездротової ідентифікації QR та багатьох інших програм IoT.
Модуль ESP32-CAM може бути запрограмований за допомогою ESP-IDF або за допомогою Arduino IDE. Модуль ESP32-CAM також має кілька штифтів GPIO для підключення зовнішнього обладнання. ESP32-CAM не має роз'єму USB, тому для програмування модуля вам потрібна плата FTDI.
Особливості:
- Найменший модуль SoC 802.11b / g / n Wi-Fi BT
- 32-розрядний процесор низької потужності може також обслуговувати процесор додатків
- Тактова частота до 160 МГц, загальна обчислювальна потужність до 600 DMIPS
- Вбудований 520 КБ SRAM, зовнішній 4MPSRAM
- Підтримує UART / SPI / I2C / ШІМ / АЦП / ЦАП
- Підтримка камер OV2640 та OV7670, вбудована лампа спалаху
- Підтримка завантаження Wi-Fi зображення
- Підтримка картки TF
- Підтримує кілька режимів сну
- Вбудовані Lwip та FreeRTOS
- Підтримує режим роботи STA / AP / STA + AP
- Підтримка технології Smart Config / AirKiss
- Підтримка локального та віддаленого оновлення мікропрограмного забезпечення послідовного порту (FOTA)
Технічні характеристики:
- SPI Flash: за замовчуванням 32 Мбіт
- Оперативна пам'ять: 520 КБ SRAM + 4 М PSRAM
- Підтримка картки TF: макс. 4G
- Інтерфейс підтримки: UART, SPI, I2C, ШІМ
- Вихідний формат зображення: JPEG, BMP, GREYSCALE
- Порт IO: 9
- Діапазон живлення: 5 В
Потрібні компоненти
- ESP32-CAM
- Програміст FTDI
Кругова діаграма
Для створення камери безпеки ESP32 CAM нам потрібен лише модуль камери ESP32 та програміст FTDI для її програмування.
ESP32-CAM не має роз’єму USB, тому вам потрібен програміст FTDI для завантаження коду в ESP32-CAM, як показано на малюнку вище. Контакт Vcc та GND ESP32 з'єднаний з контактом Vcc та GND плати FTDI. Tx або Rx ESP32 пов'язані з Rx і Tx плати FTDI.
Примітка: Перед завантаженням коду підключіть IO0 до землі. IO0 визначає, перебуває ESP32 у режимі блимання чи ні. Коли GPIO 0 підключено до GND, ESP32 перебуває у миготливому режимі.
|
ESP32-CAM |
Рада FTDI |
|
3,3 В |
VCC |
|
GND |
GND |
|
УОР |
TX |
|
UOT |
RX |
Після програмування ESP32, я вийняв плату FTDI і підключив модуль до джерела живлення 3,3 В за допомогою регулятора напруги 7805. Ось так виглядає налаштування потокового відео з камерою ESP32:
Встановіть плату ESP32 на Arduino IDE
Тут ESP32-CAM програмується за допомогою Arduino IDE. Для цього ми повинні встановити надбудову ESP32 на Arduino IDE.
Щоб встановити плату ESP32 у вашу середовище ID Arduino, перейдіть у меню Файл> Налаштування
Тепер скопіюйте посилання нижче та вставте його в поле « Додаткові URL-адреси менеджера дошки », як показано на малюнку нижче. Потім натисніть кнопку «ОК»:
https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
Тепер перейдіть до Інструменти> Дошка> Менеджер дошок
У диспетчері дощок знайдіть ESP32 та встановіть “ESP32 від Espressif Systems“.
Код веб-сервера веб-камери ESP32
Ми вже маємо приклад коду з потокової передачі відео та розпізнавання обличчя ESP32. Відкрийте приклад ESP32 за допомогою меню Файл> Приклади> ESP32> Камера та відкрийте приклад CameraWebServer.
Перед завантаженням коду потрібно ввести ім’я та пароль Wi-Fi.
const char * ssid = "Ім'я WiFi"; const char * password = "Пароль";
Після цього визначте модуль камери ESP. У коді вони визначили 5 модулів камери, тому коментуйте “CAMERA_MODEL_AI_THINKER” та коментуйте решту модулів.
Щоб завантажити код, підключіть плату FDTI до ноутбука та виберіть в якості плати модуль перемикача ESP32 . Також змініть інші налаштування відповідно до цього малюнка:
Перед завантаженням коду натисніть кнопку скидання ESP32, а потім натисніть кнопку завантаження.
Примітка: Якщо під час завантаження коду з’являються помилки, переконайтесь, що IO0 підключений до GND та вибрали правильні налаштування в меню Інструменти.
Після завантаження коду від'єднайте штифт IO0 і GND. Потім відкрийте послідовний монітор і змініть швидкість передачі даних на 115200. Після цього натисніть кнопку скидання ESP32, щоб він надрукував IP-адресу ESP та номер порту на послідовному моніторі, як показано нижче.
Тепер, щоб отримати доступ до потокової передачі з камери, перейдіть до свого браузера та введіть свою IP-адресу ESP. Ви перейдете на сторінку потокового передавання. Щоб запустити потокове відео ESP32, натисніть кнопку "Почати потік" внизу сторінки
Ви можете змінити якість потокового передавання, змінивши на екрані " Роздільну здатність ". Ви також можете натиснути на зображення, натиснувши кнопку " Отримати нерухомість", але цей код не має можливості зберегти фотографії.
Після тестування потокового відео зараз ми перевіримо функції розпізнавання та розпізнавання обличчя ESP32. Для цього увімкніть функції розпізнавання та розпізнавання облич із налаштувань:
Для розпізнавання обличчя спочатку потрібно зареєструвати обличчя. Ви можете зареєструвати нове обличчя, натиснувши опцію " Зареєструвати обличчя". Потрібно кілька спроб зберегти обличчя. Після збереження обличчя він виявляє обличчя як предмет 0, і тепер його можна використовувати як систему безпеки, розпізнавши обличчя.
Ось так модуль камери ESP можна легко налаштувати для потокового відео та розпізнавання облич. Перевірте невеликі відеокадри нижче, зняті камерою ESP32.
Повний код наведено нижче, і його також можна завантажити звідси.