ESP32-CAM是一个集成了Wi-Fi和蓝牙功能的微控制器,具有用于图像识别的摄像头接口。使用ESP32-CAM进行图像识别需要一定的技术知识,但一旦掌握了基本步骤,就可以快速实现各种应用。首先,您需要安装ESP32-CAM并配置其参数。您可以从GitHub上下载ESP32-CAM的固件,并在开发环境中安装必要的工具。在配置设备时,您需要使用...
3、生成代码移植到Esp32-Cam (1)将HOG和RF算法转换为可以在 Esp32-cam 上运行的C++代码 (2)创建Arduino项目工程 (3)烧录到Esp32-Cam 这个项目可以让你在半个小时内实现模型训练和图像识别,非常简单。 开始前先放效果视频点击这里 一、网页显示视频流 现成资源有很多,只要稍微找下然后把程序烧录到Esp32-Cam都...
更具体点地说就是:现在该项目已经在价格低于 10 美元的ESP32-CAM 板上实现超过 80 FPS 的图像识别了,而且开源 TinyML-CAM pipeline 仅占用了大约 1KB RAM。另外,它应该是可以在带有摄像头的其他 MCU 板上工作的,而且学习使用似乎也并不复杂,因为我得知使用其完成定制任务大约只需要 30 分钟。后续...
一、网页显示视频流1、Linux式例程2、MicroPython式例程步骤1、下载Thonny步骤2、烧录Esp32-Cam固件步骤3、运行相应代码 3、Arduino式例程步骤1、下载Arduino步骤2、安装Esp32-Cam库步骤3、选择例程步骤4、查看运行结果 二、半小时内实现图像识别1、网页视频流2、通过视频流采集目标并训练步骤1、新建Spyder工程步骤2...