做外贸的网站主要有哪些,产品宣传方案,创网站软件,网页设计与网站建设在线作业实时人脸检测系统#xff1a;ESP32 与上位机通信
在这篇博客中#xff0c;我将介绍如何使用 ESP32 摄像头捕获图像#xff0c;并通过 UDP 协议将图像传输到上位机进行实时人脸检测。我们将使用 Python 编程语言和 OpenCV 库来实现上位机端的人脸检测功能。
硬件与软件准备…实时人脸检测系统ESP32 与上位机通信
在这篇博客中我将介绍如何使用 ESP32 摄像头捕获图像并通过 UDP 协议将图像传输到上位机进行实时人脸检测。我们将使用 Python 编程语言和 OpenCV 库来实现上位机端的人脸检测功能。
硬件与软件准备
ESP32 开发板我们使用 ESP32 开发板和摄像头模块来捕获图像。上位机需要一台装有 Python 和 OpenCV 库的计算机作为上位机。WiFi 网络确保 ESP32 和上位机连接到同一 WiFi 网络以便它们之间能够进行通信。
ESP32 代码解析
在 ESP32 的代码中我们首先初始化摄像头并设置一些参数如分辨率、特效、白平衡等。然后我们创建一个 UDP socket并持续地捕获图像并通过 UDP 发送到指定的 IP 地址和端口。下面是代码的关键部分
# 连接wifi
wlan network.WLAN(network.STA_IF)
wlan.active(True)
if not wlan.isconnected():print(连接到网络...)wlan.connect(wifi账号, wifi密码)while not wlan.isconnected():pass
print(网络配置:, wlan.ifconfig())# 摄像头初始化
try:camera.init(0, formatcamera.JPEG)
except Exception as e:camera.deinit()camera.init(0, formatcamera.JPEG)# 创建 UDP socket
s socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM, 0)# 捕获图像并发送到指定地址
while True:buf camera.capture()s.sendto(buf, (192.168.3.5, 9090))time.sleep(0.1)上位机代码解析
在上位机的代码中我们创建一个 UDP socket并监听指定端口。当收到来自 ESP32 的图像数据时我们将其转换为 OpenCV 图像格式并使用 Haar 特征级联分类器检测图像中的人脸。最后我们在图像中绘制矩形框来标记检测到的人脸。下面是代码的关键部分
# 加载用于人脸检测的预训练 Haar 特征级联分类器
face_cascade cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades haarcascade_frontalface_default.xml)# 创建 UDP socket 并绑定端口
s socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM, 0)
s.bind((0.0.0.0, 9090))# 接收并处理来自 ESP32 的图像数据
while True:data, IP s.recvfrom(100000)bytes_stream io.BytesIO(data)image Image.open(bytes_stream)img np.asarray(image)img cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)# 在图像中检测人脸faces face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor1.1, minNeighbors5, minSize(30, 30))# 绘制矩形框标记人脸for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x w, y h), (0, 0, 255), 2)cv2.imshow(ESP32 捕获的图像, img)if cv2.waitKey(1) ord(q):breaks.close()
cv2.destroyAllWindows()结论
一个简单的实时人脸检测系统利用 ESP32 捕获图像并通过 WiFi 发送到上位机然后在上位机中使用 OpenCV 对图像进行处理并实时显示人脸检测结果。项目地址 实时人脸检测系统ESP32 与上位机通信
