ESP32-CAM视频流和Arduino IDE的人脸识别

​本文是ESP32-CAM开发板的快速入门指南。我们将向您展示如何使用Arduino IDE在不到5分钟的时间内设置具有面部识别和检测功能的视频流式Web服务器。

注意：在本教程中，我们使用arduino-esp32库中的示例。本教程没有介绍如何修改示例。

所需零件

要遵循本教程，您需要以下组件：

• 带OV2640的ESP32-CAM
• FTDI编程器
• 母对母连接线

介绍ESP32-CAM

该ESP32-CAM是一个非常小的相机模块与ESP32-S芯片成本大约30块钱，某宝可以买到。除了OV2640相机和几个用于连接外围设备的GPIO外，它还具有microSD卡插槽，可用于存储相机拍摄的图像或存储要提供给客户端的文件。

该ESP32-CAM没有配备USB接口，所以你需要一个FTDI编程器通过上传代码U0R 和 U0T 销（串行销）。

特征

以下是ESP32-CAM功能的清单：

• 最小的802.11b / g / n Wi-Fi BT SoC模块
• 低功耗32位CPU，也可以为应用处理器服务
• 时钟频率高达160MHz，汇总计算能力高达600 DMIPS
• 内置520 KB SRAM，外部4MPSRAM
• 支持UART / SPI / I2C / PWM / ADC / DAC
• 支持OV2640和OV7670相机，内置闪光灯
• 支持图片WiFI上传
• 支持TF卡
• 支持多种睡眠模式
• 嵌入式Lwip和FreeRTOS
• 支持STA / AP / STA + AP操作模式
• 支持Smart Config / AirKiss技术
• 支持串行端口本地和远程固件升级（FOTA）

ESP32-CAM引脚图

下图显示了ESP32-CAM引脚排列（AI-Thinker模块）。

有三种 GND 引脚和两个电源引脚： 3.3伏 或者 5伏。

GPIO 1 和 GPIO 3是串行引脚。您需要这些引脚才能将代码上传到板上。此外，GPIO 0由于ESP32决定ESP32是否处于闪烁模式，它也起着重要的作用。什么时候GPIO 0 连接到 GND，ESP32处于闪烁模式。

以下引脚内部连接到microSD卡读取器：

• GPIO 14：CLK
• GPIO 15：CMD
• GPIO 2：数据0
• GPIO 4：数据1（也连接到板载LED）
• GPIO 12：数据2
• GPIO 13：数据3

视频流服务器

请遵循以下步骤，使用可在本地网络上访问的ESP32-CAM来构建视频流式Web服务器。

重要说明：请确保您已更新Arduino IDE以及最新版本的ESP32环境插件。

1.安装ESP32环境

在此示例中，我们使用Arduino IDE对ESP32-CAM板进行编程。因此，您需要安装Arduino IDE以及ESP32附加组件。如果尚未安装ESP32附加组件，请按照以下教程之一进行操作：

如果还没有安装，请访问教程：

一、ESP32开发环境搭建（arduino）

Code_Mouse

• 18年8月27日
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2. CameraWebServer示例代码

现在，代码已准备好上传到您的ESP32。

3. ESP32-CAM上传代码

使用FTDI编程器将ESP32-CAM开发板连接到您的计算机。请遵循下一个原理图：

许多FTDI编程器都有一个连接线，可让您选择3.3V或5V。确保连接线在正确的位置以选择5V。

重要的： GPIO 0 需要连接到 GND 这样您就可以上传代码。

要上传代码，请按照以下步骤操作：

1）转到工具>主板，然后选择AI-Thinker ESP32-CAM。

2）进入工具>端口，选择ESP32连接的COM端口。

3）然后，点击上传按钮上传代码。

4）当您开始在调试窗口中看到这些点时，如下所示，请按ESP32-CAM板载RST按钮。

几秒钟后，该代码应成功上传到您的电路板上。

获取IP地址

上传代码后，断开连接 GPIO 0 从 GND。

以115200的波特率打开串行监视器。按ESP32-CAM板上复位按钮。

ESP32 IP地址应在串行监视器中打印。

访问视频流服务器

现在，您可以访问本地网络上的相机流服务器。打开浏览器，输入ESP32-CAM IP地址。按下开始流媒体按钮以开始视频流媒体：

以下截图是本人亲自验证过的，可以在左侧菜单里设置分辨率，分辨率越低，画面越流畅：

还是放老外的吧清晰一点：

您还可以通过单击“获取静止图像”按钮选择拍照。不幸的是，此示例未保存照片，但是您可以对其进行修改以使用板载microSD卡存储捕获的照片。

您还可以使用几种相机设置来调整图像设置。

最后，您可以进行面部识别和检测。

首先，您需要注册一张新面孔。它将进行几次尝试来挽救脸孔。在注册新用户之后，它应该稍后再检测到面部（主题0）。

就是这样。现在，您可以通过库中的示例启动并运行视频流Web服务器，并进行人脸检测和识别。