جدول المحتويات:
- الخطوة 1: قم بتكوين Arduino IDE
- الخطوة 2: اربط السبورة
- الخطوة الثالثة: تحضير الرسم التخطيطي
- الخطوة 4: عرض دفق الكاميرا
- الخطوة الخامسة: اكتشاف الوجه والتعرف عليه
فيديو: كاميرا IP مع اكتشاف الوجه باستخدام لوحة ESP32-CAM: 5 خطوات
2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:37
يختلف هذا المنشور عن غيره ونلقي نظرة على لوحة ESP32-CAM المثيرة جدًا للاهتمام والتي تعتبر رخيصة بشكل مدهش (أقل من 9 دولارات) وسهلة الاستخدام. نقوم بإنشاء كاميرا IP بسيطة يمكن استخدامها لدفق بث فيديو مباشر باستخدام وحدة الكاميرا بدقة 2 ميجابكسل. نجرب أيضًا ميزة اكتشاف الوجه والتعرف على الوجوه.
يغطي الفيديو أعلاه كل ما تحتاجه في أقل من 4 دقائق.
الخطوة 1: قم بتكوين Arduino IDE
نبدأ بإضافة حزمة دعم لوحة ESP32 إلى Arduino IDE. تحتاج إلى إضافة الرابط التالي إلى عنوان URL لمدير المجالس من قائمة "ملف".
dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
بعد ذلك ، افتح مدير اللوحات ، وابحث عن ESP32 وقم بتثبيت الحزمة. انتظر حتى يكتمل ويغلق النافذة. تأكد من تحديد إعدادات اللوحة الصحيحة من قائمة الأدوات ، كما هو موضح في الصورة. لن يكون منفذ COM متاحًا حتى تقوم بتنفيذ الخطوة التالية.
الخطوة 2: اربط السبورة
لا تحتوي لوحة ESP32-CAM على موصل USB مدمج ، لذا تحتاج إلى استخدام محول USB خارجي إلى محول تسلسلي لتحميل الرسم التخطيطي. يمكنك استخدام توصيلات الأسلاك الموضحة أعلاه ولكن تأكد من توصيل محول USB بالمحول التسلسلي في وضع 3.3 فولت.
يوصى باستخدام مصدر خارجي بجهد 5 فولت لتشغيل اللوحة ، خاصةً إذا كنت تستخدم لوحة فصل FTDI. بالنسبة للإمداد الخارجي بجهد 5 فولت ، فإن لوحة فصل USB البسيطة ستعمل بشكل جيد. كان هناك بعض النجاح في تشغيل اللوحة مباشرة من لوحة الاختراق CP2102 حتى تتمكن من تجربة ذلك أولاً. تحتوي اللوحة أيضًا على دبوس طاقة 3.3 فولت إذا لزم الأمر.
يلزم وجود وصلة المرور لوضع اللوحة في وضع التنزيل. بمجرد توصيل كل شيء ، قم بتشغيل اللوحة ، وافتح محطة تسلسلية (Tools-> Serial Monitor) بمعدل باود 115 ، 200 واضغط على زر إعادة الضبط. يجب أن تحصل على مخرجات كما هو موضح في الصورة وهذا سيشير إلى أن كل شيء يعمل كما هو متوقع.
الخطوة الثالثة: تحضير الرسم التخطيطي
افتح مثال رسم CameraWebServer كما هو موضح في الصورة أعلاه. تأكد من إضافة اسم شبكة WiFi وكلمة المرور الخاصة بك حيث سيتعين على اللوحة الاتصال بها. تأكد أيضًا من تحديد طراز الكاميرا AI_THINKER كما هو موضح في الصورة. واحد يتم ذلك. قم بتحميل الرسم التخطيطي ثم افتح الشاشة التسلسلية مرة أخرى.
امنح اللوحة بضع ثوانٍ للاتصال بشبكة WiFi وسترى بعد ذلك حالة الاتصال مع عنوان IP. احتفظ بهذا الأمر بينما ننتقل إلى الخطوة التالية.
الخطوة 4: عرض دفق الكاميرا
افتح مستعرض ويب وأدخل عنوان IP الذي تم الحصول عليه في الخطوة السابقة. يجب أن تحصل على صفحة مثل تلك الموجودة في الصورة. انقر فوق الزر "بدء البث" وستتمكن من مشاهدة البث المباشر. يمكنك تغيير الدقة إلى شيء أعلى ، حسب احتياجاتك. هناك أيضًا بعض الإعدادات والتأثيرات التي يمكنك اللعب بها.
إذا حصلت على خطوط أفقية في تغذية الفيديو ، فهذا مؤشر على عدم كفاية الطاقة. حاول استخدام كبل USB أقصر أو مصدر طاقة بديل في هذه الحالة.
يمكنك أيضًا الحصول على صورة ثابتة ، ولكن نظرًا لعدم تخزينها في أي مكان ، فسيتعين عليك النقر بزر الماوس الأيمن وحفظها إذا لزم الأمر.
الخطوة الخامسة: اكتشاف الوجه والتعرف عليه
لكي يعمل اكتشاف الوجه ، ستحتاج إلى تحديد CIF أو دقة أقل. ستعالج اللوحة تغذية الفيديو لاكتشاف الوجه وتمييزه على الشاشة. إذا قمت بتمكين التعرف على الوجوه ، فسيقوم بالتحقق لمعرفة ما إذا كان الوجه الذي تم اكتشافه معروفًا أم مسجلًا ، وإذا لم يكن كذلك ، فسيتم وضع علامة عليه باعتباره متطفلًا. إذا كنت تريد حفظ وجه ، فيمكنك الضغط على زر تسجيل الوجه لتسجيل عينات متعددة ستستخدمها كمرجع.
هذا هو مدى سهولة إنشاء كاميرا IP بسيطة باستخدام ESP32-CAM. جودة الفيديو ليست ممتازة ولكنهم قاموا بالفعل بتبسيط العملية الكاملة للعمل مع وحدات الكاميرا مثل هذا. سنستخدم هذا لإنشاء بعض المشاريع الأكثر إثارة للاهتمام ، لذا إذا أعجبك هذا المشروع ، فلا تنسَ متابعتنا باستخدام الروابط أدناه:
- يوتيوب:
- Instagram:
- الفيسبوك:
- تويتر:
- موقع BnBe الإلكتروني:
موصى به:
اكتشاف الوجه على Raspberry Pi 4B في 3 خطوات: 3 خطوات
اكتشاف الوجه على Raspberry Pi 4B في 3 خطوات: في هذا Instructable سنقوم باكتشاف الوجه على Raspberry Pi 4 باستخدام Shunya O / S باستخدام مكتبة Shunyaface. Shunyaface هي مكتبة للتعرف على الوجوه / الكشف عنها. يهدف المشروع إلى تحقيق أسرع سرعة في الكشف والتعرف مع
اكتشاف الوجه في الوقت الحقيقي على RaspberryPi-4: 6 خطوات (بالصور)
اكتشاف الوجه في الوقت الفعلي على RaspberryPi-4: في هذا Instructable ، سنقوم باكتشاف الوجه في الوقت الفعلي على Raspberry Pi 4 باستخدام Shunya O / S باستخدام مكتبة Shunyaface. يمكنك تحقيق معدل إطار اكتشاف من 15 إلى 17 على RaspberryPi-4 باتباع هذا البرنامج التعليمي
لوحة اكتشاف STM32F4 و Python USART Communication (STM32CubeMx): 5 خطوات
لوحة اكتشاف STM32F4 و Python USART Communication (STM32CubeMx): مرحبًا! سنحاول في هذا البرنامج التعليمي إنشاء اتصال USART بين STM32F4 ARM MCU و Python (يمكن استبداله بأي لغة أخرى). لذلك دعونا نبدأ:)
اكتشاف الوجه + التعرف: 8 خطوات (بالصور)
التعرف على الوجه +: هذا مثال بسيط على تشغيل اكتشاف الوجه والتعرف عليه باستخدام OpenCV من الكاميرا. ملاحظة: لقد قدمت هذا المشروع لمسابقة المستشعر واستخدمت الكاميرا كجهاز استشعار للتتبع ووجهات التعرف. لذلك ، هدفنا في هذه الجلسة ، 1. تثبيت Anaconda
اكتشاف الوجه والعين باستخدام Raspberry Pi Zero و Opencv: 3 خطوات
اكتشاف الوجه والعين باستخدام Raspberry Pi Zero و Opencv: في هذا الدليل سأوضح كيف يمكنك اكتشاف الوجه والعين باستخدام raspberry pi و opencv. هذا هو أول تدريب لي على opencv. لقد اتبعت العديد من البرامج التعليمية لإعداد سيرة ذاتية مفتوحة في توت العليق ولكن في كل مرة أصاب ببعض الأخطاء. على أي حال أنا