import cv2 import numpy as np import mediapipe as mp import time pTime = 0 cap = cv2.VideoCapture("http://192.168.31.89:81/stream") mpFaceDetection = mp.solutions.face_detection mpDraw = mp.solutions.drawing_utils faceDetection = mpFaceDetection.FaceDetection(0.75) ...
esp32cam带底板,开发平台vscode+platformio,摄像头为ov2640,需要esp32连接热点建立服务器,python上位机访问网址,读取图像后opencv识别人脸. ESP32代码 基于esp32cam例程修改,首先打开PIO home新建esp32cam工程,选择安信可开发板 修改例程,分辨率图像质量来找个合适的帧率,jpeg输出比rgb565帧率高 #include "esp_camera.h"...
使用python 的socket库来监听端口,当文件传入的时候进行识别 from face_recognition import load_image_file, face_encodings, compare_faces import time import json import hashlib import binascii import os import socket import io def detect_faces_in_image(file_stream): # 人脸数组 face_list = [[[-0.09...
取得ESP32Cam的MAC address。 燒錄esp32cam web server程式。 燒錄esp32cam web server程式(AP Mode)。 使用Python接收ESP32Cam影像。 使用Thread平行處理多個ESP32Cam來源。 ESP32CAM安裝 剛購買的ESP32Cam,鏡頭與板子是分開的: 與USB to TTL連接 燒錄code必須透過USB2TTL轉接板,板子上一般都同時有3.3V及5V的...
确保使用与 ESP32-CAM 兼容的 OpenCV 版本。 检查OpenCV 的配置,确保正确设置了图像流的 URL 和端口。 使用cv2.VideoCapture函数读取图像流,并检查是否成功打开。 示例代码 以下是一个简单的示例代码,展示如何使用 OpenCV Python 读取 ESP32-CAM 的图像流并进行显示: ...
本案例利用esp32cam直接做出人脸识别验证,检测到人脸会通过继电器触发电磁锁,人脸可以提前录制记录和删除,通过外网wifi建立网页查看登录控制页面,之前看过很多esp32cam的识别人脸案例,都要结合opencv视觉库甚至Python来做识别,这样就对新手来说显得复杂,所以我研究了很多案例参考自己亲测做了这个项目,花了三天时间左右测试...
后端django程序:主要使用python3.6,face_recognition库后端环境:sudo apt-get install python3-pip sudo apt-get install cmake sudo pip3 install django -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ sudo pip3 install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ sudo pip3 install ...
ESP32-Python图像识别 介绍ESP32-CAM & Python组成的无线图像识别软件架构软件架构说明安装教程xxxx xxxx xxxx使用说明xxxx xxxx xxxx参与贡献Fork 本仓库 新建Feat_xxx 分支 提交代码 新建Pull Request特技使用Readme_XXX.md 来支持不同的语言,例如 Readme_en.md, Readme_zh.md Gitee 官方博客 blog.gitee.com ...
$ face_recognition ./file1/ ./file2/ 能识别出就会显示第一个文件夹内的照片的名字。 二、创建人脸识别接口 我们先使用以下代码生成自己的人脸数组 import face_recognition # 打开你的图片文件 img = face_recognition.load_image_file('face.jpg') # 将人脸编码成素组 face_encodings = face_recognition.fa...
我们使用的是esp32s3-cam单片机,即带ov2640摄像头的esp32s3核心板。具体部署细节按以下步骤进行: 步骤1:创建个新的espidf项目,点击按钮 即可实现。 选择模板使用高亮模板即可。这一步主要是为了获取espidf项目中的.vscode文件。将该文件复制到..\esp-who \examples\human_face_detection\terminal文件夹中。用vscode...