【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-CAM 物联网摄像监控_microphython esp32-cam的摄像头源程序

MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python 3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。

MicroPython主要特点包括:
1、语法和功能与标准Python兼容,易学易用。支持Python大多数核心语法。
2、对硬件直接访问和控制,像Arduino一样控制GPIO、I2C、SPI等。
3、强大的模块系统,提供文件系统、网络、图形界面等功能。
4、支持交叉编译生成高效的原生代码,速度比解释器快10-100倍。
5、代码量少,内存占用小,适合运行在MCU和内存小的开发板上。
6、开源许可,免费使用。Shell交互环境为开发测试提供便利。
7、内置I/O驱动支持大量微控制器平台，如ESP8266、ESP32、STM32、micro:bit、掌控板和PyBoard等。有活跃的社区。

MicroPython的应用场景包括:
1、为嵌入式产品快速构建原型和用户交互。
2、制作一些小型的可 programmable 硬件项目。
3、作为教育工具,帮助初学者学习Python和物联网编程。
4、构建智能设备固件,实现高级控制和云连接。
5、各种微控制器应用如物联网、嵌入式智能、机器人等。

使用MicroPython需要注意:
1、内存和Flash空间有限。
2、解释执行效率不如C语言。
3、部分库函数与标准版有差异。
4、针对平台优化语法,订正与标准Python的差异。
5、合理使用内存资源,避免频繁分配大内存块。
6、利用原生代码提升速度关键部位的性能。
7、适当使用抽象来封装底层硬件操作。

ESP32-CAM是一款基于ESP32芯片的小尺寸摄像头模块，具有低功耗、高性能、Wi-Fi和蓝牙功能等特点。根据我从网络上搜索到的信息，ESP32-CAM的核心技术参数如下：
1、CPU：双核32位LX6微处理器，主频高达240MHz，运算能力高达600 DMIPS
2、内存：内置520 KB SRAM，外置4-8MB PSRAM
3、存储：支持TF卡，最大32G
4、无线通信：支持802.11 b/g/n Wi-Fi和蓝牙4.2 BR/EDR和BLE标准
5、接口：支持UART/SPI/I2C/PWM/ADC/DAC等接口
6、摄像头：支持OV2640和OV7670摄像头，内置闪光灯，支持图片Wi-Fi上传
7、电源管理：支持多种休眠模式，深度睡眠电流最低达到6mA
8、封装形式：DIP封装，可直接插上底板使用
9、尺寸：2740.54.5mm

MicroPython的ESP32-CAM物联网摄像监控是一种基于ESP32-CAM模块和MicroPython编程的智能监控解决方案，旨在提供远程监控和实时视频传输的功能。

主要特点：

视频传输和远程访问：ESP32-CAM物联网摄像监控系统可以通过无线网络将实时视频传输到远程设备。用户可以通过手机、平板电脑或电脑远程访问监控画面，实时了解被监控区域的情况。
视频录制和存储：系统可以支持视频录制和存储功能。通过MicroPython编程，可以设置触发条件，如运动检测或定时录制，将视频保存到本地存储设备或云端存储，以供后续查看和分析。
运动检测和警报功能：物联网摄像监控系统可以配备运动传感器，实现运动检测和警报功能。当监控区域内有运动时，系统可以自动触发警报，并发送通知给用户，以便及时采取相应的措施。

应用场景：

家庭安防：ESP32-CAM物联网摄像监控系统适用于家庭安防场景。用户可以将摄像头安装在家中的关键区域，如门口、走廊等，通过远程访问实时监控画面，实现家庭安全的监控。
商业监控：物联网摄像监控系统也适用于商业监控场景。例如，商店、办公室、仓库等地方可以安装摄像头，通过远程访问实时监控画面，实现对场所内部和外部的监控和安全管理。
公共安全：在公共场所如公园、车站、街道等，物联网摄像监控系统可以用于公共安全监控。通过监控摄像头的安装和远程访问，可以实时监测和防范各类安全事件。

需要注意的事项：

隐私保护：在摄像监控系统中，需要注意隐私保护。摄像头的设置和使用应符合法律法规的要求，尊重他人的隐私权，避免非法或滥用监控的行为。
网络安全：物联网摄像监控系统需要重视网络安全。确保网络连接的安全性，使用强密码和加密协议，防止未经授权的访问和数据泄露。
存储和保留期限：对于录制的视频数据，需要合理设置存储和保留期限。及时清理和删除不再需要的视频数据，以节约存储空间并保护用户的隐私。
综上所述，MicroPython的ESP32-CAM物联网摄像监控系统具备视频传输和远程访问、视频录制和存储、运动检测和警报等特点。它适用于家庭安防、商业监控和公共安全等场景。在使用时需要注意隐私保护、网络安全，以及存储和保留期限等事项。

案例一：实时视频流传输

import network
import socket
import time
from machine import Pin, PWM
from esp32 import ADC

# 连接WiFi
ssid = 'your_SSID'
password = 'your_PASSWORD'
wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
wlan.active(True)
wlan.connect(ssid, password)
while not wlan.isconnected():
    pass

# 创建UDP套接字
udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
udp_socket.bind(('', 80))

# 初始化摄像头模块
camera = camera()

while True:
    # 捕获图像
    img = camera.capture()
    
    # 将图像转换为字节串
    img_bytes = img.tobytes()
    
    # 发送图像数据
    udp_socket.sendto(img_bytes, ('192.168.1.100', 80))
    
    # 延时1秒
    time.sleep(1)
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要点解读：
首先连接到WiFi网络，确保设备可以访问互联网。
创建一个UDP套接字，用于接收和发送图像数据。
初始化ESP32-CAM模块，捕获图像。
将捕获到的图像转换为字节串，并通过UDP套接字发送给指定的IP地址和端口。
每隔1秒发送一次图像数据。

案例二：物体识别与报警

import network
import socket
import time
from machine import Pin, PWM
from esp32 import ADC
import ubinascii
import sensor
import image
import lcd
import KPU

# 连接WiFi
ssid = 'your_SSID'
password = 'your_PASSWORD'
wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
wlan.active(True)
wlan.connect(ssid, password)
while not wlan.isconnected():
    pass

# 创建TCP套接字
tcp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
tcp_socket.bind(('', 80))
tcp_socket.listen(1)
conn, addr = tcp_socket.accept()
print('Connected by', addr)

# 初始化摄像头模块
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)

# 加载模型文件
task = KPU.load(0x300000)
anchor = (1.889, 2.524, 2.94, 3.675, 3.63, 4.542, 3.91, 9.0, 5.113, 6.63, 11.28, 9.474)
a = KPU.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchor)

while True:
    # 捕获图像
    img = sensor.snapshot()
    
    # 使用KPU进行物体识别
    code = KPU.run_yolo2(task, img)
    
    # 如果检测到物体，发送报警信息给客户端
    if code:
        msg = 'Object detected!'
        conn.send(msg)
        print('Alarm sent:', msg)
    
    # 延时1秒
    time.sleep(1)
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要点解读：
首先连接到WiFi网络，确保设备可以访问互联网。
创建一个TCP套接字，用于接收和发送报警信息。
初始化摄像头模块，捕获图像。
加载预训练的物体识别模型（如YOLOv2）。
使用KPU对捕获到的图像进行物体识别，如果检测到物体，发送报警信息给客户端。
每隔1秒进行一次物体识别和报警。

案例三：智能家居控制

import network
import socket
import time
from machine import Pin, PWM
from esp32 import ADC
import ubinascii
import sensor
import image
import lcd
import KPU
import json

# 连接WiFi
ssid = 'your_SSID'
password = 'your_PASSWORD'
wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
wlan.active(True)
wlan.connect(ssid, password)
while not wlan.isconnected():
    pass

# 创建TCP套接字
tcp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
tcp_socket.bind(('', 80))
tcp_socket.listen(1)
conn, addr = tcp_socket.accept()
print('Connected by', addr)

# 初始化摄像头模块
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)

# 加载模型文件
task = KPU.load(0x300000)
anchor = (1.889, 2.524, 2.94, 3.675, 3.63, 4.542, 3.91, 9.0, 5.113, 6.63, 11.28, 9.474)
a = KPU.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchor)

# 定义智能家居设备列表
devices = [
    {"name": "light", "pin": 2},
    {"name": "fan", "pin": 4}
]

while True:
    # 捕获图像
    img = sensor.snapshot()
    
    # 使用KPU进行物体识别
    code = KPU.run_yolo2(task, img)
    
    # 如果检测到物体，发送指令给智能家居设备
    if code:
        msg = 'Object detected!'
        conn.send(msg)
        print('Instruction sent:', msg)
        
        # 接收客户端发送的指令
        data = conn.recv(1024)
        command = json.loads(data)
        
        # 根据指令控制智能家居设备
        for device in devices:
            if device["name"] == command["device"]:
                if command["action"] == "on":
                    Pin(device["pin"], Pin.OUT).on()
                elif command["action"] == "off":
                    Pin(device["pin"], Pin.OUT).off()
    
    # 延时1秒
    time.sleep(1)
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要点解读：
首先连接到WiFi网络，确保设备可以访问互联网。
创建一个TCP套接字，用于接收和发送指令。
初始化摄像头模块，捕获图像。
加载预训练的物体识别模型（如YOLOv2）。
使用KPU对捕获到的图像进行物体识别，如果检测到物体，发送指令给智能家居设备。
接收客户端发送的指令，根据指令控制智能家居设备。
每隔1秒进行一次物体识别和智能家居设备控制。

案例四：实时监控并保存图像

import sensor
import image
import network
import urequests

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 连接Wi-Fi网络
wifi = network.WINC()
wifi.connect("ssid", "password")

# 设置循环运行
while True:
    # 拍摄图像
    img = sensor.snapshot()

    # 保存图像到SD卡
    img.save("/sdcard/image.jpg")

    # 将图像上传到服务器
    url = "http://your_server_url"
    files = {"image": open("/sdcard/image.jpg", "rb")}
    response = urequests.post(url, files=files)

    # 打印服务器响应信息
    print(response.text)
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要点解读：
使用MicroPython编写程序来实现了摄像头的初始化、图像捕获、图像保存以及图像上传等功能。
通过连接Wi-Fi网络，使得ESP32-CAM能够与互联网进行通信。
每次循环中，摄像头拍摄图像，并将图像保存到SD卡上，然后通过HTTP POST请求将图像上传到指定的服务器。

案例五： 图像实时流传输

import network
import usocket as socket
import ustruct as struct
import sensor
import image

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing((240, 240))
sensor.skip_frames(time=2000)

# 建立Wi-Fi连接
wifi = network.WINC()
wifi.connect("ssid", "password")

# 创建TCP/IP socket
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.bind(("0.0.0.0", 8000))
sock.listen(5)

while True:
    # 等待客户端连接
    client_sock, client_addr = sock.accept()

    # 创建图像传输数据流
    img_stream = image.ImageIO(client_sock, "jpeg")

    while True:
        try:
            # 拍摄图像
            img = sensor.snapshot()

            # 将图像传输到客户端
            img_stream.send(img)

        except OSError as e:
            print("Stream closed")
            break

    # 关闭客户端连接
    client_sock.close()
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要点解读：
使用MicroPython编写程序实现了摄像头的初始化、服务器的建立和等待客户端连接的功能。
客户端连接成功后，创建一个图像传输数据流，并通过JPEG格式将摄像头捕获的图像实时传输给客户端。

案例六：实时目标检测并发送报警

import sensor
import image
import network
import urequests
import ulab as np

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 连接Wi-Fi网络
wifi = network.WINC()
wifi.connect("ssid", "password")

# 训练好的目标识别模型
labels = ['cat', 'dog', 'person']
threshold = 0.7

# 设置循环运行
while True:
    # 拍摄图像
    img = sensor.snapshot()

    # 使用ulab库进行图像处理和目标检测
    gray = np.array(img).mean(axis=2)
    hist = np.histogram(gray, bins=list(range(256)))
    hist_max = np.argmax(hist[0])
    hist_min = np.argmin(hist[0])

    if abs(hist_max - hist_min) > threshold:
        label = labels[np.random.randint(0, len(labels))]
        message = "Detected object: {}".format(label)

        # 发送报警信息
        url = "http://your_server_url"
        data = {"message": message}
        response = urequests.post(url, json=data)

        # 打印服务器响应信息
        print(response.text)
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要点解读：
使用MicroPython编写程序实现了摄像头的初始化、图像捕获、图像处理和目标。

案例七：图像传输到云平台

import time
import network
from machine import Pin
import urequests

# 连接Wi-Fi网络
def connect_wifi(ssid, password):
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    wlan.connect(ssid, password)
    while not wlan.isconnected():
        pass

# 拍摄照片并上传到云平台
def capture_and_upload_photo(url):
    try:
        # 初始化摄像头引脚
        camera_pin = Pin(5, Pin.OUT)
        camera_pin.value(1)

        # 拍摄照片
        time.sleep(2)
        camera_pin.value(0)

        # 读取照片数据
        with open('photo.jpg', 'rb') as f:
            photo_data = f.read()

        # 上传照片到云平台
        response = urequests.post(url, data=photo_data)
        if response.status_code == 200:
            print('照片上传成功')
        else:
            print('照片上传失败')
    except Exception as e:
        print('物联网摄像监控 - 照片上传时出错:', e)

# 主函数
def main():
    ssid = 'your_wifi_ssid'
    password = 'your_wifi_password'
    url = 'your_cloud_platform_url'
    connect_wifi(ssid, password)
    capture_and_upload_photo(url)

if __name__ == '__main__':
    main()
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要点解读：
在示例程序中，使用ESP32-CAM实现了将摄像头拍摄的照片传输到云平台的物联网摄像监控功能。
在connect_wifi()函数中，连接到Wi-Fi网络。
在capture_and_upload_photo()函数中，通过控制摄像头引脚进行拍摄，并将照片数据上传到云平台。

案例八：移动侦测报警

import time
from machine import Pin
import urequests

# 移动侦测报警
def motion_detection_alert(url):
    try:
        # 初始化PIR传感器引脚
        pir_pin = Pin(5, Pin.IN)

        while True:
            if pir_pin.value() == 1:
                # 触发移动侦测报警
                send_alert(url)
                time.sleep(5)
            else:
                time.sleep(0.1)
    except Exception as e:
        print('物联网摄像监控 - 移动侦测报警时出错:', e)

# 发送报警消息到云平台
def send_alert(url):
    try:
        response = urequests.post(url, json={'alert': 'motion_detected'})
        if response.status_code == 200:
            print('报警消息发送成功')
        else:
            print('报警消息发送失败')
    except Exception as e:
        print('物联网摄像监控 - 发送报警消息时出错:', e)

# 主函数
def main():
    url = 'your_cloud_platform_url'
    motion_detection_alert(url)

if __name__ == '__main__':
    main()
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要点解读：
在示例程序中，使用ESP32-CAM实现了移动侦测报警的物联网摄像监控功能。
在motion_detection_alert()函数中，通过读取PIR传感器的数值来检测移动侦测。如果检测到移动，将发送报警消息到云平台。

案例九：远程视频监控

import network
import time
from machine import Pin
import cv2
import socket

# 连接Wi-Fi网络
def connect_wifi(ssid, password):
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    wlan.connect(ssid, password)
    while not wlan.isconnected():
        pass

# 远程视频监控
def remote_video_monitor():
    try:
        # 初始化摄像头引脚
        camera_pin = Pin(5, Pin.OUT)
        camera_pin.value(1)

        # 初始化网络连接
        addr = socket.getaddrinfo('your_server_ip', your_server_port)[0][-1]
        sock = socket.socket()
        sock.connect(addr)

        # 创建VideoCapture对象，采集视频流
        cap = cv2.VideoCapture(0)

        # 采集并发送视频流
        while True:
            ret, frame = cap.read()
            frame = cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tobytes()
            sock.sendall(frame)

        # 关闭连接和摄像头
        sock.close()
        cap.release()
    except Exception as e:
        print('物联网摄像监控 - 远程视频监控时出错:', e)

# 主函数
def main():
    ssid = 'your_wifi_ssid'
    password = 'your_wifi_password'
    connect_wifi(ssid, password)
    remote_video_monitor()

if __name__ == '__main__':
    main()
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请注意，此代码仅为示例，需要替换your_server_ip和your_server_port为你自己的服务器IP地址和端口号。此外，你还需要安装opencv-python库，以便在ESP32-CAM上进行视频流采集和编码。这个示例程序通过连接到Wi-Fi网络，并在指定的IP地址和端口上建立Socket连接。然后，通过使用OpenCV库的VideoCapture对象，采集摄像头的视频流，并将视频流通过Socket发送到远程服务器。通过这种方式，你可以实现ESP32-CAM的远程视频监控功能。

请注意，以上案例只是为了拓展思路，可能存在错误或不适用的情况。不同的硬件平台、使用场景和MicroPython版本可能会导致不同的使用方法。在实际编程中，您需要根据您的硬件配置和具体需求进行调整，并进行多次实际测试。需要正确连接硬件并了解所使用的传感器和设备的规范和特性非常重要。对于涉及到硬件操作的代码，请确保在使用之前充分了解和确认所使用的引脚和电平等参数的正确性和安全性。

附录：
在使用Thonny开发ESP32-CAM时，如果您发现没有sensor包和image包，这可能是因为您的MicroPython固件不支持这些库，或者您的环境中没有正确安装它们。ESP32-CAM通常需要特定的MicroPython固件版本，这个版本包含了对相机模块的支持。

为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：
1、确认固件版本：确保您的ESP32-CAM运行的是支持相机功能的MicroPython固件版本。您可以访问MicroPython的官方网站或其他资源，下载适用于ESP32-CAM的固件。
2、烧录固件：使用esptool.py工具将下载的固件烧录到ESP32-CAM上。您需要连接ESP32-CAM到电脑，并使用以下命令来擦除旧固件并烧录新固件：
esptool.py --chip esp32 --port COMx erase_flash
esptool.py --chip esp32 --port COMx write_flash -z 0x1000 firmware.bin
请将COMx替换为您的设备端口，firmware.bin替换为您下载的固件文件名。
3、安装必要的库：一旦您有了正确的固件，您可能需要手动安装sensor和image库。您可以使用MicroPython的包管理器upip来安装这些库，如果它们在MicroPython的包索引中可用的话。
4、检查硬件连接：确保ESP32-CAM模块与传感器之间的连接正确无误。错误的连接可能导致库无法正确识别硬件。
5、查阅文档：参考ESP32-CAM的文档和MicroPython的相关文档，了解如何正确安装和使用这些库。