ESP32 MicroPython AI摄像头应用⑩

- 1、AI摄像头应用
- 2、移动检测（LCD显示）
- 3、实验内容
- 3、参考代码
- 4、实验结果

1、AI摄像头应用

我们小车MCU支持AI(人工智能)加速，可以用于加速神经网络计算和信号处理等工作的向量指令 (vector instructions)，可以实现高性能的图像识别功能。对于AI功能我们已经移植好MicroPython的库到小车固件，内置有6种模型，分别是：移动检测、人脸识别、人脸检测、猫脸检测、颜色识别、二维码识别。使用内置的模型可以快速实现AI功能开发，下面我们来认识下构建函数和使用方法。

构造函数	说明
mdAI=ai.motionDetection(threshold,displayType)	构造移动检测对象
threshold：触发检测阈值(像素值)
displayType=1显示方式 为LCD显示屏
displayType=2显示方式 为网页方式(需WEB支持)
使用方法	说明
mdAI.start()	启动移动检测
mdAI.read()	读取检测结果，返回检测到的阈值
mdAI.stop()	停止移动检测
构造函数	说明
fdAI=ai.faceDetection(displayType)	构造人脸检测对象
displayType=1显示方式 为LCD显示屏
displayType=2显示方式 为网页方式(需WEB支持)
使用方法	说明
fdAI.start()	启动人脸检测
dat=fdAI.read()	读取人检测结果，最多支持检测两个人脸信息。
没有检测到返回(0)，否则返回为元组格式
dat[0]：为返回检测到的人脸数量(0~2)
dat[1],dat[2]：检测矩形左上角x、y坐标
dat[3],dat[4]：检测矩形右下角x、y坐标
dat[5],dat[6]：检测左眼x、y坐标
dat[7],dat[8]：检测右眼x、y坐标
dat[9],dat[10]：检测鼻子x、y坐标
dat[11],dat[12]：检测左嘴角x、y坐标
dat[13],dat[14]：检测右嘴角x、y坐标
检测到两个人数据依次排列下去
fdAI.stop()	停止人脸检测
构造函数	说明
frAI=faceRecognition(displayType)	构造人脸识别对象
displayType=1显示方式 为LCD显示屏
displayType=2显示方式 为网页方式(需WEB支持)
使用方法	说明
frAI.start()	启动人脸识别
frAI.enroll()	录入人脸信息，录入成功返回保存的ID编号，ID范围1~1000。录入失败返回None
frAI.delete(id=0)	删除保存的人脸信息，参数默认为0则删除最后一个ID，否则删除输入的ID。
frAI.recognize()	人脸识别结果
没有识别到返回None，否则返回元组数据
dat[0]：为识别到的人脸ID
dat[1],dat[2]：识别矩形左上角x、y坐标
dat[3],dat[4]：识别矩形右下角x、y坐标
dat[5],dat[6]：识别左眼x、y坐标
dat[7],dat[8]：识别右眼x、y坐标
dat[9],dat[10]：识别鼻子x、y坐标
dat[11],dat[12]：识别左嘴角x、y坐标
dat[13],dat[14]：识别右嘴角x、y坐标
frAI.stop()	停止人脸识别
构造函数	说明
cdAI=ai.colorDetection(color,displayType)	构造颜色识别对象
color：需要识别的颜色
ai.COLOR_RED    红色
ai.COLOR_ORANGE橙色
ai.COLOR_YELLOW黄色
ai.COLOR_CYAN   青色
ai.COLOR_BLUE   蓝色
ai.COLOR_PURPLE 紫色
ai.COLOR_PURPLE 紫色
ai.COLOR_WHITE  白色
ai.COLOR_BLACK  灰色
ai.COLOR_STUDY  学习颜色模式displayType=1显示方式 为LCD显示屏
displayType=2显示方式 为网页方式(需WEB支持)
使用方法	说明
cdAI.start()	启动颜色识别
dat=cdAI.read()	读取识别结果
没有识别到返回(0)，否则返回元组格式为矩形区域上下角坐标
dat[0]：为返回识别到数量(0~5)
dat[1],dat[2]：检测矩形左上角x、y坐标
dat[3],dat[4]：检测矩形右下角x、y坐标
检测到两个以上依次排列下去
cdAI.stop()	停止颜色识别
构造函数	说明
catAI=ai.catDetection(displayType)	构造猫脸检测对象
displayType=1显示方式 为LCD显示屏
displayType=2显示方式 为网页方式(需WEB支持)
使用方法	说明
catAI.start()	启动猫脸检测
dat=catAI.read()	读取猫脸检测结果
没有检测到返回(0)，否则返回为元组格式
dat[0]：1 为检测到猫脸
dat[1],dat[2]：检测矩形左上角x、y坐标
dat[3],dat[4]：检测矩形右下角x、y坐标
catAI.stop()	停止猫脸检测
构造函数	说明
crAI=ai.codeRecognition()	构造二维码识别对象
使用方法	说明
crAI.start()	启动二维码识别
crAI.read()	读取二维码识别结果
识别到则返回识别结果，否则返回None
crAI.stop()	停止二维码识别
构造函数	说明
hstream=ai.http_stream()	构造AI识别HTTP数据流对象
需要网络支持
使用方法	说明
hstream.set_ok_callable(callback)	设置网页OK按钮回调函数
callback：方法，按下OK后的回调方法
hstream.set_up_callable(callback)	设置网页上键按钮回调函数
callback：方法，按下上键后的回调方法
hstream.set_down_callable(callback)	设置网页下键按钮回调函数
callback：方法，按下下键后的回调方法
hstream.set_left_callable(callback)	设置网页左边按钮回调函数
callback：方法，按下左边键后的回调方法
hstream.set_right_callable(callback)	设置网页右边按钮回调函数
callback：方法，按下右边键后的回调方法
hstream.stream_task()	启动检测网页按钮回调

2、移动检测（LCD显示）

移动检测用于检测摄像头区域物体变化，使用移动检测可以作为物体闯入监控，下面实验我们来学习移动检测的使用。

3、实验内容

使用摄像头采集图像并在LCD显示屏显示，启动AI移动检测模型检测并读取检测到的变化像素大小，如果变化的像素超过检测阈值，图像显示会在左上角显示出绿色实心矩形。并且在调试窗口每隔100毫秒读取检测打印检测到变化像素的大小值。
在移动检测模型中，需要图像层数为两层。所以我们在构造摄像头对象的时候，参数需配置为两层图像。在代码里面，myCam = cam.OV2640(frame=2) 的fram=2表示使用2层图层作为AI移动检测。
构建AI移动检测中的参数threshold = 200表示像素变化为200个单位就触发检测结果，displayType=1表示图像在LCD显示屏显示。参数为displayType=2是表示图像在WEB网页显示，需要网络支持。

在这里插入图片描述

3、参考代码

参考代码文件可以在资料包文件夹“智能小车mpy例程\基础实验\11-AI摄像头实验\01-移动检测-LCD显示”文件夹下的main.py 下面为完整代码内容：

'''
AI摄像头实验-移动检测LCD显示
'''
from machine import Pin,Timer  #导入Pin引脚和Time定时器模块
from lcd import LCD20          #导入2.0寸LCD模块
import cam                     #导入摄像头模块
import time,network
import ai                      #导入AI模块#颜色值定义,(R,G,B) 0~255代表颜色值
red = (255,0,0)              #红色
green = (0,255,0)            #绿色
blue = (0,0,255)             #蓝色
white = (255,255,255)        #白色
back = (0,0,0)               #黑色#创建LCD对象 dir 显示方向为竖屏,1、3竖屏，2、4屏横
ld=LCD20()  #默认为竖屏1# 整屏填充指定颜色
ld.fill(back)
myCam = cam.OV2640(frame=2)    #创建摄像头对象，图层为2层（移动检测需要）#设置摄像头尺寸240X240
myCam.framesize(cam.LCD240X240) #显示屏对应的分辨率 方便显示
myCam.set_hmirror(0) #设置摄像头水平镜像关闭
'''
创建AI移动检测对象
threshold：检测深度像素点，触发图像指示
displayType: 显示方式为 1-LCD,2-WEB网页显示
'''
myAi = ai.motionDetection( threshold = 200,displayType=1) #深度200,LCD显示方式
myAi.start() #启动AI检测while True:mValue=myAi.read() #读取检测到数据print(mValue)      #打印实时检测结果time.sleep_ms(100)