【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-CAM 机器人视觉

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是一种集成了摄像头模块的开发板，它结合了MicroPython和ESP32的功能，提供了机器视觉的能力。以下是对其主要特点、应用场景以及需要注意的事项的详细解释：

主要特点：

集成摄像头模块：ESP32-CAM板载了一颗具备图像采集功能的摄像头模块，可以实现图像和视频的捕捉。
MicroPython支持：ESP32-CAM采用了MicroPython编程语言，使得开发者可以使用简单易懂的Python代码进行开发，降低了学习和开发的门槛。
强大的硬件性能：ESP32芯片拥有较高的处理能力和丰富的外设接口，可以实现复杂的图像处理和通信功能。
低功耗设计：ESP32-CAM采用了低功耗设计，能够在电池供电条件下工作，适用于移动机器人等需要长时间运行的场景。

应用场景：

机器人视觉：ESP32-CAM可以应用于机器人的视觉系统中，通过图像识别、目标跟踪等技术，实现机器人的自主导航、目标捕捉等功能。
智能监控：ESP32-CAM可以用于搭建智能监控系统，通过图像采集和分析，实现人脸识别、行为检测等功能，提升监控系统的智能化水平。
远程监控与通信：ESP32-CAM可以通过Wi-Fi或者其他无线通信方式，将采集到的图像或视频传输至远程服务器或移动设备，实现远程监控和通信。

需要注意的事项：

资源限制：ESP32-CAM的资源有限，处理能力和存储容量相对较小，因此在开发过程中需要合理利用资源，避免过度占用。
图像处理算法：由于ESP32芯片的计算能力有限，对于复杂的图像处理算法，可能需要进行优化或者使用硬件加速等方式来提高性能。
硬件接口选择：ESP32-CAM板载了丰富的硬件接口，开发者在设计和连接外部硬件时需要注意与ESP32-CAM的兼容性，以确保正常工作。
总结而言，MicroPython的ESP32-CAM机器人视觉具备摄像头模块、MicroPython支持、强大的硬件性能和低功耗设计等主要特点。它可以应用于机器人视觉、智能监控和远程监控与通信等场景。在使用时需注意资源限制、图像处理算法和硬件接口选择等方面的注意事项。

案例一：人脸识别

import sensor
import imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
while True:img = sensor.snapshot()faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale_factor=1.5)if faces:for face in faces:img.draw_rectangle(face)

要点解读：
启动摄像头模块并设置图像格式和大小。
导入人脸级联分类器模型，通过find_features方法从图像中检测出人脸区域。
如果检测到人脸，使用draw_rectangle方法在图像上标记出人脸位置。

案例二：颜色识别与跟踪

import sensor
import imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 设置红色阈值范围while True:img = sensor.snapshot()blobs = img.find_blobs([red_threshold])if blobs:for blob in blobs:img.draw_rectangle(blob.rect())img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())

要点解读：
启动摄像头模块并设置图像格式和大小。
设置颜色阈值范围用于识别红色物体。
使用find_blobs方法从图像中检测出满足阈值范围的颜色区域（blob）。
如果检测到颜色区域，使用draw_rectangle和draw_cross方法在图像上标记出区域的边界框和中心点。

案例三：二维码识别

import sensor
import image
from pyb import LEDsensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)led_red = LED(1)
led_green = LED(2)while True:img = sensor.snapshot()qrcode = img.find_qrcodes()if qrcode:  led_green.on()led_red.off()for code in qrcode:img.draw_rectangle(code.rect(), color=(255, 0, 0))

要点解读：
启动摄像头模块并设置图像格式和大小。
使用find_qrcodes方法从图像中检测二维码。
如果检测到二维码，亮绿灯并在图像上标记出二维码的边界框。
这些实际运用程序通过ESP32-CAM模块的摄像头功能，结合图像处理算法和MicroPython语言编写的代码，实现了人脸识别、颜色识别与跟踪以及二维码识别等机器人视觉功能。可以根据用户需要进行相应的调整和扩展，实现更多有趣的应用。

案例三：实时监控视频流

import cv2
from network import WLANwlan = WLAN(mode=WLAN.STA)
wlan.connect('ssid', 'password')
while not wlan.isconnected():pass
print("connected to WiFi")cap = cv2.VideoCapture(0)
client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client.connect(("server_ip", 8080))while True:ret, img = cap.read()_, frame = cv2.imencode('.jpg', img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90])client.sendall(struct.pack("L", len(frame)) + frame.tobytes())cap.release()
client.close()

该代码使用ESP32-CAM模块通过WiFi连接到指定的无线网络，并通过OpenCV捕获摄像头图像。然后，使用socket将图像流传输到指定的服务器IP地址和端口号。此程序可用于实时监控和远程访问摄像头图像。

案例四: 人脸识别门禁系统

import cv2
import face_recognition as fr
from machine import Pinled = Pin(2, Pin.OUT)known_face_encodings = []
known_face_names = []# Load known faces and encoding from database
# ...cap = cv2.VideoCapture(0)while True:ret, img = cap.read()rgb_frame = img[:, :, ::-1]face_locations = fr.face_locations(rgb_frame)face_encodings = fr.face_encodings(rgb_frame, face_locations)for face_encoding in face_encodings:matches = fr.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)if True in matches:name = known_face_names[matches.index(True)]print("Welcome,", name)led.high()else:print("Unknown face detected")led.low()cap.release()

该代码使用ESP32-CAM模块将摄像头图像与人脸识别算法相结合，实现基于人脸识别的门禁系统。通过加载已知人脸的编码，检测和识别输入图像中的人脸。如果检测到已知人脸，则开启LED灯，表示欢迎；否则，关闭LED灯，并输出"Unknown face detected"。

案例五: 移动物体检测报警系统

import cv2
import numpy as np
from machine import Pin
from network import WLANwlan = WLAN(mode=WLAN.STA)
wlan.connect('ssid', 'password')
while not wlan.isconnected():pass
print("connected to WiFi")led = Pin(2, Pin.OUT)cap = cv2.VideoCapture(0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()while True:ret, frame = cap.read()fgmask = fgbg.apply(frame)fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)fgmask = cv2.dilate(fgmask,kernel,iterations = 1)contours, _ = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for contour in contours:if cv2.contourArea(contour) > 500:x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)print("Moving object detected")led.high()else:led.low()cap.release()

该代码使用ESP32-CAM模块通过WiFi连接到指定的无线网络，并通过OpenCV对摄像头图像进行前景提取和形态学运算，以检测移动物体。如果检测到移动物体，则通过矩形框标识在图像上，并输出"Moving object detected"。通过控制LED灯的开关，实现移动物体检测报警系统。

案例六：人脸识别程序：

import sensor
import image
import lcdsensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)lcd.init()
lcd.rotation(2)face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
while True:img = sensor.snapshot()faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale_factor=1.5)for r in faces:img.draw_rectangle(r)lcd.display(img)

解读：该程序使用ESP32-CAM模块上的摄像头进行人脸识别。通过调用sensor模块和image模块，设置摄像头参数，并实时获取图像。然后，使用Haar级联分类器检测人脸，并在图像上绘制矩形框标记出人脸位置。最后，通过lcd模块显示处理后的图像。

案例七：颜色追踪程序：

import sensor
import image
import lcdsensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)lcd.init()
lcd.rotation(2)while True:img = sensor.snapshot()blobs = img.find_blobs([(0, 0, 0, 80, 80, 80)], pixels_threshold=100, area_threshold=100)for blob in blobs:img.draw_rectangle(blob.rect())img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())lcd.display(img)

解读：该程序使用ESP32-CAM模块上的摄像头进行颜色追踪。通过调用sensor模块和image模块，设置摄像头参数，并实时获取图像。然后，使用find_blobs函数查找满足指定颜色阈值和面积阈值的色块，并在图像上绘制矩形框和交叉线标记出色块位置。最后，通过lcd模块显示处理后的图像。

案例八：图像识别程序：

import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpusensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)lcd.init()
lcd.rotation(2)task = kpu.load(0x300000)  # 加载KPU模型
while True:img = sensor.snapshot()fmap = kpu.forward(task, img)plist = fmap[:]pmax = max(plist)max_index = plist.index(pmax)if max_index == 0:lcd.draw_string(10, 10, "Cat", lcd.RED, lcd.WHITE)elif max_index == 1:lcd.draw_string(10, 10, "Dog", lcd.RED, lcd.WHITE)else:lcd.draw_string(10, 10, "None", lcd.RED, lcd.WHITE)lcd.display(img)

解读：该程序使用ESP32-CAM模块上的摄像头进行图像识别。通过调用sensor模块和image模块，设置摄像头参数，并实时获取图像。然后，加载预训练的KPU模型，并使用KPU模块的forward函数对图像进行预测。根据预测结果，通过lcd模块在屏幕上显示识别结果。最后，通过lcd模块显示处理后的图像。以上是几个实际运用程序参考代码案例，分别展示了ESP32-CAM模块在人脸识别、颜色追踪和图像识别方面的应用。这些案例代码可以帮助开发者理解和使用MicroPython的ESP32-CAM模块进行机器人视觉开发。

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。

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