كيفية استخدام وحدة الكاميرا esp32 لتدفق الفيديو والتعرف على الوجوه

هناك العديد من أنظمة تحديد الهوية البشرية التي تستخدم التوقيعات وبصمات الأصابع والصوت وهندسة اليد والتعرف على الوجوه وما إلى ذلك لتحديد الأشخاص ولكن لا يمكن لأي منها اكتشاف الأشخاص والتعرف عليهم في المناطق العامة مثل المطارات ومحلات البيع بالتجزئة ومحطات السكك الحديدية باستثناء نظام التعرف على الوجوه.

لا يمكن استخدام أنظمة التعرف على الوجوه للأغراض الأمنية فقط للتعرف على الأشخاص في الأماكن العامة ، ولكن يمكن أيضًا استخدامها لأغراض الحضور في المكاتب والمدارس.

في هذا المشروع ، سنقوم ببناء نظام التعرف على الوجه باستخدام ESP32-CAM والذي سيعمل أيضًا كنظام أمان ESP32-CAM من خلال التعرف على وجه الأشخاص غير المصرح لهم. ESP32-CAM عبارة عن وحدة كاميرا صغيرة جدًا مزودة بشريحة ESP32-S. باستخدام وحدة ESP32-CAM ، يمكننا بناء نظام التعرف على الوجوه دون استخدام أي برمجة معقدة وأي مكونات إضافية. يمكن أيضًا التعرف على الوجوه باستخدام كاميرا Raspberry Pi و Pi باستخدام OpenCV.

مقدمة إلى ESP32-CAM

تأتي وحدة AI-Thinker ESP32-CAM مع شريحة ESP32-S وكاميرا OV2640 صغيرة الحجم وفتحة بطاقة SD صغيرة. يمكن استخدام فتحة بطاقة Micro SD لتخزين الصور المأخوذة من الكاميرا أو لتخزين الملفات. يمكن استخدام وحدة ESP32-CAM هذه على نطاق واسع في تطبيقات إنترنت الأشياء المختلفة. يمكن استخدامه كنظام للكشف عن الوجه في المكاتب والمدارس والمناطق الخاصة الأخرى ويمكن استخدامه أيضًا كمراقبة لاسلكية وتحديد QR اللاسلكي والعديد من تطبيقات إنترنت الأشياء الأخرى.

و ESP32-CAM وحدة يمكن برمجتها مع ESP-الجيش الإسرائيلي أو مع اردوينو IDE. تحتوي وحدة ESP32-CAM أيضًا على العديد من دبابيس GPIO لتوصيل الأجهزة الخارجية. لا يحتوي ESP32-CAM على موصل USB ، لذا لبرمجة الوحدة ، تحتاج إلى لوحة FTDI.

ميزات:

• أصغر وحدة 802.11b / g / n Wi-Fi BT SoC
• وحدة المعالجة المركزية منخفضة الطاقة 32 بت ، يمكن أن تخدم أيضًا معالج التطبيق
• سرعة ساعة تصل إلى 160 ميجاهرتز ، قوة حوسبة موجزة تصل إلى 600 DMIPS
• مدمج 520 كيلوبايت SRAM ، 4MPSRAM خارجي
• يدعم UART / SPI / I2C / PWM / ADC / DAC
• دعم كاميرات OV2640 و OV7670 ، مصباح فلاش مدمج
• دعم تحميل صورة واي فاي
• دعم بطاقة TF
• يدعم أوضاع نوم متعددة
• مضمنة Lwip و FreeRTOS
• يدعم وضع تشغيل STA / AP / STA + AP
• دعم تقنية التكوين الذكي / AirKiss
• دعم ترقيات البرامج الثابتة المحلية والبعيدة للمنفذ التسلسلي (FOTA)

مواصفات:

• SPI Flash: افتراضي 32 ميجابت
• ذاكرة الوصول العشوائي: 520 كيلو بايت SRAM + 4 ميجا PSRAM
• دعم بطاقة TF: ماكس. 4G
• واجهة الدعم: UART ، SPI ، I2C ، PWM
• تنسيق إخراج الصورة: JPEG ، BMP ، GRAYSCALE
• منفذ IO: 9
• نطاق امدادات الطاقة: 5V

المكونات مطلوبة

• ESP32-CAM
• مبرمج FTDI

مخطط الرسم البياني

لإنشاء كاميرا أمان ESP32 CAM ، نحتاج فقط إلى وحدة الكاميرا ESP32 ومبرمج FTDI لبرمجتها.

لا يحتوي ESP32-CAM على موصل USB ، لذا فأنت بحاجة إلى مبرمج FTDI لتحميل الكود إلى ESP32-CAM كما هو موضح في الشكل أعلاه. يتم توصيل دبوس Vcc و GND الخاص بـ ESP32 مع دبوس Vcc و GND للوحة FTDI. يتم توصيل Tx of و Rx لـ ESP32 بـ Rx و Tx للوحة FTDI.

ملاحظة: قبل تحميل الكود ، قم بتوصيل IO0 بالأرض. يحدد IO0 ما إذا كان ESP32 في وضع الوميض أم لا. عند توصيل GPIO 0 بـ GND ، يكون ESP32 في وضع الوميض.

ESP32-CAM	مجلس FTDI
3.3 فولت	VCC
GND	GND
UOR	تكساس
UOT	RX

بعد برمجة ESP32 ، قمت بإزالة لوحة FTDI وقمت بتوصيل الوحدة بمصدر طاقة 3.3 فولت باستخدام منظم الجهد 7805. هكذا يبدو إعداد دفق فيديو كاميرا ESP32 كما يلي:

قم بتثبيت لوحة ESP32 على Arduino IDE

هنا تتم برمجة ESP32-CAM باستخدام Arduino IDE. لذلك ، يتعين علينا تثبيت الوظيفة الإضافية ESP32 على Arduino IDE.

لتثبيت لوحة ESP32 في Arduino IDE ، انتقل إلى ملف> تفضيلات

الآن انسخ الرابط أدناه والصقه في حقل " عناوين URL لمدير مجلس الإدارة الإضافي " كما هو موضح في الشكل أدناه. ثم انقر فوق الزر "موافق":

https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json

انتقل الآن إلى Tools> Board> Boards Manager

في Board Manager ، ابحث عن ESP32 وقم بتثبيت "ESP32 by Espressif Systems".

رمز خادم الويب للكاميرا ESP32

لدينا بالفعل رمز مثال من دفق فيديو كاميرا ESP32 والتعرف على الوجه. افتح مثال ESP32 باستخدام ملف> أمثلة> ESP32> الكاميرا وافتح مثال CameraWebServer.

قبل تحميل الرمز ، تحتاج إلى إدخال اسم Wi-Fi وكلمة المرور.

const char * ssid = "اسم WiFi" ؛ const char * password = "Password" ؛

بعد ذلك حدد وحدة كاميرا ESP. في الكود ، قاموا بتعريف 5 وحدات كاميرا ، لذا قم بإلغاء التعليق على "CAMERA_MODEL_AI_THINKER" والتعليق على باقي الوحدات.

لتحميل الكود ، قم بتوصيل لوحة FDTI بجهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بك وحدد " ESP32 Wrover Module " كلوحة . أيضًا ، قم بتغيير الإعدادات الأخرى وفقًا لهذه الصورة:

قبل تحميل الرمز ، اضغط على زر إعادة تعيين ESP32 ثم انقر فوق زر التحميل.

ملاحظة: إذا حصلت على أخطاء أثناء تحميل الرمز ، فتحقق من أن IO0 متصل بـ GND وأنك حددت الإعدادات الصحيحة في قائمة الأدوات.

بعد تحميل الكود افصل IO0 و GND pin. ثم افتح الشاشة التسلسلية وقم بتغيير معدل البث بالباود إلى 115200. بعد ذلك اضغط على زر إعادة تعيين ESP32 ، فسيتم طباعة عنوان ESP IP والمنفذ رقم على شاشة تسلسلية كما هو موضح أدناه.

الآن للوصول إلى دفق الكاميرا ، انتقل إلى متصفحك وأدخل عنوان ESP IP الخاص بك. سوف يأخذك إلى صفحة البث. لبدء دفق فيديو كاميرا ESP32 ، انقر فوق الزر "بدء البث" في أسفل الصفحة

يمكنك تغيير جودة البث عن طريق تغيير " الدقة " في صفحة البث. يمكنك أيضًا النقر فوق الصور بالنقر فوق الزر " Get Still" ولكن هذا الرمز لا يحتوي على خيار حفظ الصور.

بعد اختبار دفق الفيديو الآن ، سنختبر ميزات اكتشاف الوجه والتعرف على كاميرا ESP32. لذلك ، قم بتشغيل ميزات التعرف على الوجوه واكتشافها من الإعدادات:

للتعرف على الوجوه أولاً ، تحتاج إلى تسجيل وجه. يمكنك التسجيل في وجه جديد من خلال النقر على خيار " Enroll Face". يستغرق الأمر عدة محاولات لحفظ الوجه. بعد حفظ الوجه يكتشف الوجه كموضوع 0 والآن يمكن استخدامه كنظام أمان من خلال التعرف على الوجه.

هذه هي الطريقة التي يمكن بها تكوين وحدة كاميرا ESP بسهولة لتدفق الفيديو والتعرف على الوجوه. تحقق من لقطات الفيديو الصغيرة أدناه التي تم التقاطها بكاميرا ESP32.

يوجد رمز كامل أدناه ويمكن أيضًا تنزيله من هنا.