【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-CAM 人脸跟踪机器人_用python获取esp-32 cam的blinker视频流

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人脸跟踪机器人是一种基于ESP32-CAM模块和MicroPython编程的系统，用于实时检测和跟踪人脸，并通过机器人的移动实现对人脸的跟踪。

主要特点：

视频流处理：ESP32-CAM模块搭载了高质量的图像传感器和图像处理引擎，可以实时获取视频流数据并进行图像处理。通过MicroPython编程，可以对视频流进行分析和处理，提取人脸信息。
人脸检测与跟踪算法：ESP32-CAM人脸跟踪机器人利用人脸检测和跟踪算法，实时检测视频流中的人脸，并计算出人脸的位置和运动轨迹。通过机器人的移动，可以实现对人脸的跟踪和追踪。
机器人控制：ESP32-CAM人脸跟踪机器人通过控制机器人底盘的电机或舵机，实现对机器人的移动和转向控制。当检测到人脸时，机器人会自动追踪人脸的位置，保持视野中心对准人脸。

应用场景：

教育和娱乐：ESP32-CAM人脸跟踪机器人可以应用于教育和娱乐领域。例如，在机器人课程中，学生可以通过编程和调试实现对人脸的跟踪机器人。此外，它也可以作为娱乐机器人，与用户互动并追踪其面部表情等。
家庭安防：在家庭安防中，ESP32-CAM人脸跟踪机器人可以用于监测家中是否有陌生人进入。当检测到陌生人时，机器人可以自动追踪并记录相关视频，提供作为安全证据。
智能导航和服务机器人：ESP32-CAM人脸跟踪机器人可以应用于智能导航和服务机器人领域。例如，在商场或展览会等场所，机器人可以跟踪用户的面部，提供导航和相关信息。

需要注意的事项：

算法优化和性能调优：人脸检测和跟踪算法需要进行优化和调优，以提高准确性和性能。对于复杂环境或人脸姿态变化较大的情况，算法的鲁棒性和稳定性也需要考虑。
机器人移动安全：在机器人移动过程中，需要确保机器人的安全性和稳定性。合理设置机器人的移动速度和转向角度，避免与人或障碍物发生碰撞。
隐私保护：在应用场景中，需要注意保护个人隐私。在使用人脸跟踪机器人时，需要遵守相关的隐私法律和规定，确保合法、合规的数据采集和使用。
综上所述，MicroPython的ESP32-CAM人脸跟踪机器人具备视频流处理、人脸检测与跟踪算法和机器人控制等特点。它在教育和娱乐、家庭安防以及智能导航和服务机器人等场景中具有广泛的应用前景。在使用时需要注意算法的优化和性能调优、机器人移动的安全性以及个人隐私保护等方面的事项。

案例一：人脸检测与追踪

from machine import Pin, PWM
import time
import sensor
import image
import lcd
import utime

# 定义引脚
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 初始化LCD屏幕
lcd.init()

# Haar特征分类器
cascade = image.HaarCascade("haarcascade_frontalface_default.xml")
tracker = image.ImageTracker()

while True:
    img = sensor.snapshot()
    faces = cascade.detectMultiScale(img)

    if len(faces) > 0:
        tracker.clear()
        for (x, y, w, h) in faces:
            tracker.add_target(x + w // 2, y + h // 2)
        tracker.update(img)
        for face in tracker.get_positions():
            img.draw_rectangle(face[0] - 10, face[1] - 10, face[0] + 10, face[1] + 10)
            motor.move(face[0] - img.width() // 2, 0)

    lcd.display(img)
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要点解读：这个程序实现了ESP32-CAM智能巡线机器人的人脸检测与追踪功能。通过使用Haar特征分类器和ImageTracker类，可以实时检测图像中的人脸，并在屏幕上绘制矩形框标记出人脸的位置。同时，根据人脸位置的不同，控制机器人向不同的方向移动。这样可以帮助机器人实现自动追踪人脸的功能。

案例二：人脸识别与识别

from machine import Pin, PWM
import time
import sensor
import image
import lcd
import utime

# 定义引脚
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 初始化LCD屏幕
lcd.init()

# 加载预训练好的模型
model = None # 请替换为实际的预训练模型

while True:
    img = sensor.snapshot()
    objects = img.find_blobs([threshold])

    if objects:
        max_object = max(objects, key=lambda b: b.pixels())
        img.draw_rectangle(max_object.rect())
        img.draw_cross(max_object.cx(), max_object.cy())
        result = model.predict(img)
        print("识别结果：", result)
        lcd.display(img)
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要点解读：这个程序实现了ESP32-CAM智能巡线机器人的人脸识别与识别功能。通过使用预训练好的模型，可以识别图像中的目标物体，并在屏幕上绘制矩形框和十字准星。同时，将识别结果打印在LCD屏幕上。这样可以帮助机器人实现自动识别目标物体的功能。

案例三：人脸跟踪与识别（结合摄像头角度调整）

from machine import Pin, PWM
import time
import sensor
import image
import lcd
import utime

# 定义引脚
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 初始化LCD屏幕
lcd.init()

# Haar特征分类器
cascade = image.HaarCascade("haarcascade_frontalface_default.xml")
tracker = image.ImageTracker()

while True:
    img = sensor.snapshot()
    faces = cascade.detectMultiScale(img)

    if len(faces) > 0:
        tracker.clear()
        for (x, y, w, h) in faces:
            tracker.add_target(x + w // 2, y + h // 2)
        tracker.update(img)
        for face in tracker.get_positions():
            img.draw_rectangle(face[0] - 10, face[1] - 10, face[0] + 10, face[1] + 10)
            motor.move(face[0] - img.width() // 2, 0)

    lcd.display(img)
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要点解读：这个程序实现了ESP32-CAM智能巡线机器人的人脸跟踪与识别功能。通过使用Haar特征分类器和ImageTracker类，可以实时追踪图像中的人脸，并在屏幕上绘制矩形框标记出人脸的位置。同时，根据人脸位置的不同，控制机器人向不同的方向移动。这样可以帮助机器人实现自动追踪人脸并识别目标物体的功能。

案例四：ESP32-CAM简单人脸跟踪

import sensor
import image
import time
import machine
import network

ssid = "your_wifi_ssid"
password = "your_wifi_password"

def connect_to_wifi():
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    
    if not wlan.isconnected():
        print("Connecting to WiFi...")
        wlan.connect(ssid, password)
        
        while not wlan.isconnected():
            pass
    
    print("Connected to WiFi:", wlan.ifconfig())

def simple_face_tracking():
    face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
    
    while True:
        img = sensor.snapshot()
        faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.25)
        
        if faces:
            for face in faces:
                img.draw_rectangle(face)
        
        time.sleep(0.1)

connect_to_wifi()
simple_face_tracking()
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要点解读：

这段代码使用ESP32-CAM模块进行简单的人脸跟踪，通过使用Haar级联分类器在图像中检测人脸。
在connect_to_wifi()函数中连接到Wi-Fi网络。
在simple_face_tracking()函数中，循环调用sensor.snapshot()获取当前图像，并使用find_features()函数检测图像中的人脸。
如果检测到人脸，则在图像上绘制矩形区域表示人脸位置。

案例五：ESP32-CAM人脸跟踪与舵机控制

import sensor
import image
import time
import machine
import network
from machine import Pin, PWM

ssid = "your_wifi_ssid"
password = "your_wifi_password"
servo_pin = 12

def connect_to_wifi():
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    
    if not wlan.isconnected():
        print("Connecting to WiFi...")
        wlan.connect(ssid, password)
        
        while not wlan.isconnected():
            pass
    
    print("Connected to WiFi:", wlan.ifconfig())

def control_servo(angle):
    pwm = PWM(Pin(servo_pin), freq=50)
    pwm.duty(int((angle/180) * 1023))

def face_tracking_with_servo_control():
    face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
    
    while True:
        img = sensor.snapshot()
        faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.25)
        
        if faces:
            max_face = max(faces, key=lambda r: r[2] * r[3])
            center_x = max_face[0] + (max_face[2] // 2)
            angle = int((center_x / img.width()) * 180)
            control_servo(angle)
        
        time.sleep(0.1)

connect_to_wifi()
face_tracking_with_servo_control()
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要点解读：
这段代码使用ESP32-CAM模块进行人脸跟踪，并通过舵机控制让摄像头朝向检测到的人脸。
在connect_to_wifi()函数中连接到Wi-Fi网络。
在control_servo(angle)函数中，使用PWM控制舵机转动到指定的角度。
在face_tracking_with_servo_control()函数中，循环调用sensor.snapshot()获取当前图像，并使用find_features()函数检测图像中的人脸。
如果检测到人脸，则计算人脸位置的中心点并转换为舵机角度，通过control_servo(angle)函数控制舵机朝向人脸。

案例六：ESP32-CAM人脸跟踪与云平台通信

import sensor
import image
import time
import machine
import network
import ujson as json
import urequests as requests

ssid = "your_wifi_ssid"
password = "your_wifi_password"
api_key = "your_api_key"
url = "https://api.example.com/face_tracking"

def connect_to_wifi():
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    
    if not wlan.isconnected():
        print("Connecting to WiFi...")
        wlan.connect(ssid, password)
        
        while not wlan.isconnected():
            pass
    
    print("Connected to WiFi:", wlan.ifconfig())

def send_data_to_cloud(data):
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
    response.close()

def face_tracking_with_cloud_communication():
    face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
    
    while True:
        img = sensor.snapshot()
        faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.25)
        
        if faces:
            max_face = max(faces, key=lambda r: r[2] * r[3])
            center_x = max_face[0] + (max_face[2] // 2)
            center_y = max_face[1] + (max_face[3] // 2)
            
            data = {"x": center_x, "y": center_y}
            send_data_to_cloud(data)
        
        time.sleep(0.1)

connect_to_wifi()
face_tracking_with_cloud_communication()
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要点解读：
这段代码使用ESP32-CAM模块进行人脸跟踪，并通过HTTP请求将人脸位置数据发送到云平台。
在connect_to_wifi()函数中连接到Wi-Fi网络。
在send_data_to_cloud(data)函数中，使用POST请求将数据以JSON格式发送到指定的云平台URL。
在face_tracking_with_cloud_communication()函数中，循环调用sensor.snapshot()获取当前图像，并使用find_features()函数检测图像中的人脸。
如果检测到人脸，则计算人脸位置的中心点，并将数据存储为字典形式发送到云平台。

案例七：使用舵机控制的人脸跟踪机器人

import network
from time import sleep
from machine import Pin, PWM
import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu
import time

# 连接到Wi-Fi网络
def connect_wifi():
    # ...

# 初始化摄像头模块
def init_camera():
    # ...

# 初始化舵机
def init_servo():
    # ...

# 人脸跟踪机器人
def face_tracking_robot():
    try:
        while True:
            img = sensor.snapshot()
            # 使用Haar级联分类器进行人脸检测
            # ...
            # 如果检测到人脸
            if faces:
                # 获取人脸的位置
                # ...
                # 控制舵机转动
                # ...

            time.sleep(0.1)
    except Exception as e:
        print('人脸跟踪机器人时出错:', e)

# 主函数
def main():
    connect_wifi()
    init_camera()
    init_servo()
    
    face_tracking_robot()

if __name__ == '__main__':
    main()
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要点解读：

在示例程序1中，使用ESP32-CAM实现了一个通过舵机控制的人脸跟踪机器人。
在face_tracking_robot()函数中，通过摄像头获取图像数据，并使用Haar级联分类器进行人脸检测。如果检测到人脸，获取人脸的位置信息，并根据位置信息控制舵机转动，使机器人的摄像头对准人脸。

案例八：使用驱动电机的人脸跟踪机器人

import network
from time import sleep
from machine import Pin, PWM
import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu
import time

# 连接到Wi-Fi网络
def connect_wifi():
    # ...

# 初始化摄像头模块
def init_camera():
    # ...

# 初始化电机
def init_motor():
    # ...

# 人脸跟踪机器人
def face_tracking_robot():
    try:
        while True:
            img = sensor.snapshot()
            # 使用Haar级联分类器进行人脸检测
            # ...
            # 如果检测到人脸
            if faces:
                # 获取人脸的位置
                # ...
                # 控制电机转动
                # ...

            time.sleep(0.1)
    except Exception as e:
        print('人脸跟踪机器人时出错:', e)

# 主函数
def main():
    connect_wifi()
    init_camera()
    init_motor()
    
    face_tracking_robot()

if __name__ == '__main__':
    main()
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要点解读：
在示例程序2中，使用ESP32-CAM实现了一个通过驱动电机控制的人脸跟踪机器人。
在face_tracking_robot()函数中，通过摄像头获取图像数据，并使用Haar级联分类器进行人脸检测。如果检测到人脸，获取人脸的位置信息，并根据位置信息控制电机转动，使机器人朝向人脸的方向。

案例九：使用声音提示的人脸跟踪机器人

import network
from time import sleep
from machine import Pin, PWM
import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu
import time

# 连接到Wi-Fi网络
def connect_wifi():
    # ...

# 初始化摄像头模块
def init_camera():
    # ...

# 播放声音
def play_sound():
    # ...

# 人脸跟踪机器人
def face_tracking_robot():
    try:
        while True:
            img = sensor.snapshot()
            # 使用Haar级联分类器进行人脸检测
            # ...
            # 如果检测到人脸
            if faces:
php
复制
            # 播放声音提示
            # ...
            # 获取人脸的位置
            # ...
            # 控制机器人的动作
            # ...

        time.sleep(0.1)
except Exception as e:
    print('人脸跟踪机器人时出错:', e)
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主函数

def main():
connect_wifi()
init_camera()
1
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face_tracking_robot()
if name == 'main':
main()
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要点解读：

• 在示例程序3中，使用ESP32-CAM实现了一个会播放声音提示的人脸跟踪机器人。
• 在face_tracking_robot()函数中，通过摄像头获取图像数据，并使用Haar级联分类器进行人脸检测。如果检测到人脸，首先播放声音提示，然后获取人脸的位置信息，并根据位置信息控制机器人的动作。
  以上是几个MicroPython的ESP32-CAM人脸跟踪机器人的示例程序参考代码案例。根据你的具体应用场景和需求，你可以根据这些示例代码进行修改和扩展，以实现你想要的功能。

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。