Daftar Isi:
- Langkah 1: Konfigurasikan Arduino IDE
- Langkah 2: Pasang Papan
- Langkah 3: Siapkan Sketsa
- Langkah 4: Lihat Aliran Kamera
- Langkah 5: Deteksi & Pengenalan Wajah
Video: Kamera IP Dengan Deteksi Wajah Menggunakan Papan ESP32-CAM: 5 Langkah
2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Terakhir diubah: 2024-01-30 09:54
Posting ini berbeda dibandingkan dengan yang lain dan kami melihat papan ESP32-CAM yang sangat menarik yang ternyata murah (kurang dari $9) dan mudah digunakan. Kami membuat kamera IP sederhana yang dapat digunakan untuk melakukan streaming umpan video langsung menggunakan modul kamera 2MP. Kami juga mencoba fitur deteksi wajah dan pengenalan wajah.
Video di atas mencakup semua yang Anda butuhkan dalam waktu kurang dari 4 menit.
Langkah 1: Konfigurasikan Arduino IDE
Kami mulai dengan menambahkan paket dukungan papan ESP32 ke Arduino IDE. Anda perlu menambahkan tautan berikut ke URL pengelola papan dari menu File.
dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
Kemudian, buka pengelola papan, cari ESP32 dan instal paketnya. Tunggu hingga selesai dan tutup jendela. Pastikan Anda telah memilih pengaturan papan yang tepat dari menu alat, seperti yang terlihat pada gambar. Port COM tidak akan tersedia sampai Anda melakukan langkah berikutnya.
Langkah 2: Pasang Papan
Papan ESP32-CAM tidak memiliki konektor USB terpasang sehingga Anda perlu menggunakan konverter USB ke serial eksternal untuk mengunggah sketsa. Anda dapat menggunakan koneksi kabel yang ditunjukkan di atas tetapi pastikan bahwa konverter USB ke serial terhubung dalam mode 3.3V.
Disarankan untuk menggunakan catu daya 5V eksternal untuk memberi daya pada papan, terutama jika Anda menggunakan papan breakout FTDI. Untuk catu 5V eksternal, papan breakout USB sederhana akan berfungsi dengan baik. Ada beberapa keberhasilan dalam menyalakan papan langsung dari papan breakout CP2102 sehingga Anda dapat mencobanya terlebih dahulu. Papan juga memiliki pin daya 3.3V jika diperlukan.
Jumper diperlukan untuk menempatkan papan dalam mode unduh. Setelah semuanya terhubung, hidupkan board, buka terminal serial (Tools->Serial Monitor) dengan baud rate 115, 200 dan tekan tombol reset. Anda harus mendapatkan output seperti yang ditunjukkan pada gambar dan ini akan menunjukkan bahwa semuanya berfungsi seperti yang diharapkan.
Langkah 3: Siapkan Sketsa
Buka sketsa contoh CameraWebServer seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas. Pastikan Anda menambahkan nama dan kata sandi jaringan WiFi Anda karena papan harus terhubung ke sana. Juga, pastikan untuk memilih model kamera AI_THINKER seperti yang terlihat pada gambar. Satu ini dilakukan. Unggah sketsa lalu buka kembali serial monitor.
Berikan papan beberapa detik untuk terhubung ke jaringan WiFi dan Anda kemudian akan melihat status koneksi bersama dengan alamat IP. Catat ini saat kita melanjutkan ke langkah berikutnya.
Langkah 4: Lihat Aliran Kamera
Buka browser web dan masukkan alamat IP yang diperoleh pada langkah sebelumnya. Anda harus mendapatkan halaman seperti yang ada di gambar. Klik tombol "MULAI STREAM" dan Anda akan dapat melihat streaming langsung. Anda mengubah resolusi ke sesuatu yang lebih tinggi, tergantung pada kebutuhan Anda. Ada juga beberapa pengaturan dan efek yang dapat Anda mainkan.
Jika Anda mendapatkan garis horizontal di umpan video, maka ini merupakan indikasi daya yang tidak mencukupi. Coba gunakan kabel USB yang lebih pendek atau sumber daya alternatif dalam kasus itu.
Anda juga dapat memperoleh gambar diam, tetapi karena ini tidak disimpan di mana pun, Anda harus mengklik kanan dan menyimpannya jika diperlukan.
Langkah 5: Deteksi & Pengenalan Wajah
Agar deteksi wajah berfungsi, Anda harus memilih CIF atau resolusi yang lebih rendah. Papan akan memproses umpan video untuk mendeteksi wajah dan menyorotnya di layar. Jika Anda mengaktifkan pengenalan wajah, maka akan memeriksa untuk melihat apakah wajah yang terdeteksi dikenal atau terdaftar, jika tidak, itu akan menandainya sebagai penyusup. Jika Anda ingin menyimpan wajah maka Anda dapat menekan tombol daftarkan wajah untuk mendaftarkan beberapa sampel yang akan digunakan sebagai referensi.
Begitulah cara mudah membangun kamera IP sederhana menggunakan ESP32-CAM. Kualitas videonya tidak terlalu bagus tetapi mereka benar-benar menyederhanakan seluruh proses bekerja dengan modul kamera seperti ini. Kami akan menggunakan ini untuk membuat beberapa proyek yang lebih menarik jadi jika Anda menyukai yang ini, jangan lupa untuk mengikuti kami menggunakan tautan di bawah ini:
- YouTube:
- Instagram:
- Facebook:
- Twitter:
- Situs web BnBe:
Direkomendasikan:
Deteksi Wajah pada Raspberry Pi 4B dalam 3 Langkah: 3 Langkah
Deteksi Wajah pada Raspberry Pi 4B dalam 3 Langkah: Dalam Instruksi ini kita akan melakukan deteksi wajah pada Raspberry Pi 4 dengan Shunya O/S menggunakan Perpustakaan Shunyaface. Shunyaface adalah perpustakaan pengenalan/deteksi wajah. Proyek ini bertujuan untuk mencapai kecepatan deteksi dan pengenalan tercepat dengan
Pengenalan dan Identifikasi Wajah - ID Wajah Arduino Menggunakan OpenCV Python dan Arduino.: 6 Langkah
Pengenalan dan Identifikasi Wajah | ID Wajah Arduino Menggunakan OpenCV Python dan Arduino.: Pengenalan wajah AKA ID wajah adalah salah satu fitur terpenting di ponsel saat ini. Jadi, saya punya pertanyaan "bisakah saya memiliki id wajah untuk proyek Arduino saya" dan jawabannya adalah ya… Perjalanan saya dimulai sebagai berikut: Langkah 1: Akses ke kami
Deteksi Wajah Waktu Nyata di RaspberryPi-4: 6 Langkah (dengan Gambar)
Deteksi Wajah Waktu Nyata pada RaspberryPi-4: Dalam Instruksi ini kita akan melakukan deteksi wajah waktu nyata pada Raspberry Pi 4 dengan Shunya O/S menggunakan Perpustakaan Shunyaface. Anda dapat mencapai frame rate deteksi 15-17 pada RaspberryPi-4 dengan mengikuti tutorial ini
Deteksi Wajah + pengenalan: 8 Langkah (dengan Gambar)
Deteksi Wajah+pengenalan: Ini adalah contoh sederhana menjalankan deteksi dan pengenalan wajah dengan OpenCV dari kamera. CATATAN: SAYA MEMBUAT PROYEK INI UNTUK KONTES SENSOR DAN SAYA MENGGUNAKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR UNTUK MELACAK DAN MENGENALI WAJAH. Jadi, Tujuan KamiDalam sesi ini, 1. Instal Anaconda
Deteksi Wajah dan Mata Dengan Raspberry Pi Zero dan Opencv: 3 Langkah
Deteksi Wajah dan Mata Dengan Raspberry Pi Zero dan Opencv: Dalam instruksi ini saya akan menunjukkan bagaimana Anda dapat mendeteksi wajah dan mata menggunakan raspberry pi dan opencv. Ini adalah instruksi pertama saya di opencv. Saya mengikuti banyak tutorial untuk mengatur cv terbuka di raspberry tetapi setiap kali terjadi beberapa kesalahan. Bagaimanapun aku