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1)实验平台:正点原子ESP32S3开发板
2)购买链接:https://detail.tmall.com/item.htm?id=768499342659
3)全套实验源码+手册+视频下载地址:http://www.openedv.com/thread-347618-1-1.html
4)正点原子官方B站:https://space.bilibili.com/394620890
5)正点原子手把手教你学ESP32S3快速入门视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1sH4y1W7Tc
6)正点原子FPGA交流群:132780729
第六十章 猫脸检测实验
猫脸检测与人脸检测一样,也是基于数字图像中查找和识别猫脸。本章,我们使用乐鑫AI库来实现猫脸检测功能。
本章分为如下几个部分:
60.1 硬件设计
60.2 软件设计
60.3 下载验证
60.1 硬件设计
1. 例程功能
本章实验功能简介:使用乐鑫官方的ESP32-WHO AI库对OV2640和OV5640摄像头输出的数据进行猫脸检测。
2. 硬件资源
1)LED灯
LED-IO1
2)XL9555
IIC_INT-IO0(需在P5连接IO0)
IIC_SDA-IO41
IIC_SCL-IO42
3)SPILCD
CS-IO21
SCK-IO12
SDA-IO11
DC-IO40(在P5端口,使用跳线帽将IO_SET和LCD_DC相连)
PWR- IO1_3(XL9555)
RST- IO1_2(XL9555)
4)CAMERA
OV_SCL-IO38
OV_SDA- IO39
VSYNC- IO47
HREF- IO48
PCLK- IO45
D0- IO4
D1- IO5
D2- IO6
D3- IO7
D4- IO15
D5- IO16
D6- IO17
D7- IO18
RESET-IO0_5(XL9555)
PWDN-IO0_4(XL9555)
3. 原理图
本章实验使用的KPU为ESP32-S3的内部资源,因此并没有相应的连接原理图。
60.2 软件设计
60.2.1 程序流程图
程序流程图能帮助我们更好的理解一个工程的功能和实现的过程,对学习和设计工程有很好的主导作用。下面看看本实验的程序流程图:
图60.2.1.1 程序流程图
60.2.2 程序解析
在本章节中,我们将重点关注两个文件:esp_cat_detection.cpp和esp_cat_detection.hpp。其中,esp_cat_detection.hpp主要声明了esp_cat_detection函数,其内容相对简单,因此我们暂时不作详细解释。本章节的核心关注点是esp_cat_detection.cpp文件中的函数。
接下来,我们将详细解析esp_cat_detection_ai_strat函数的工作原理。
- TaskHandle_t camera_task_handle;
- TaskHandle_t ai_task_handle;
- QueueHandle_t xQueueFrameO = NULL;
- QueueHandle_t xQueueAIFrameO = NULL;
- /**
- * @brief 摄像头图像数据获取任务
- * @param arg:未使用
- * @retval 无
- */
- static void esp_camera_process_handler(void *arg)
- {
- arg = arg;
- camera_fb_t *camera_frame = NULL;
- while (1)
- {
- /* 获取摄像头图像 */
- camera_frame = esp_camera_fb_get();
- if (camera_frame)
- {
- /* 以队列的形式发送 */
- xQueueSend(xQueueFrameO, &camera_frame, portMAX_DELAY);
- }
- }
- }
- /**
- * @brief 摄像头图像数据传入AI处理任务
- * @param arg:未使用
- * @retval 无
- */
- static void esp_ai_process_handler(void *arg)
- {
- arg = arg;
- camera_fb_t *face_ai_frameI = NULL;
- CatFaceDetectMN03 detector(0.4F, 0.3F, 10, 0.3F);
- while(1)
- {
- /* 以队列的形式获取摄像头图像数据 */
- if (xQueueReceive(xQueueFrameO, &face_ai_frameI, portMAX_DELAY))
- {
- std::list<dl::detect::result_t> &detect_results =
- detector.infer((uint16_t *)face_ai_frameI->buf,
- {(int)face_ai_frameI->height, (int)face_ai_frameI->width, 3});
-
- if (detect_results.size() > 0)
- {
- ESP_LOGE("Camera", "Cat Face detected");
- /* 此处是在图像中绘画检测效果 */
- draw_detection_result((uint16_t *)face_ai_frameI->buf,
- face_ai_frameI->height,
- face_ai_frameI->width,
- detect_results);
- }
- else
- {
- ESP_LOGE("Camera", "Cat Face not detected");
- }
- /* 以队列的形式发送AI处理的图像 */
- xQueueSend(xQueueAIFrameO, &face_ai_frameI, portMAX_DELAY);
- }
- }
- }
- /**
- * @brief AI图像数据开启
- * @param 无
- * @retval 1:创建失败;0:创建成功
- */
- uint8_t esp_cat_face_detection_ai_strat(void)
- {
- /* 创建队列及任务 */
- xQueueFrameO = xQueueCreate(5, sizeof(camera_fb_t *));
- xQueueAIFrameO = xQueueCreate(5, sizeof(camera_fb_t *));
- xTaskCreatePinnedToCore(esp_camera_process_handler,
- "esp_camera_process_handler", 4 * 1024, NULL,
- 5, &camera_task_handle, 1);
- xTaskCreatePinnedToCore(esp_ai_process_handler, "esp_ai_process_handler",
- 6 * 1024, NULL, 5, &ai_task_handle, 1);
- if (xQueueFrameO != NULL
- || xQueueAIFrameO != NULL
- || camera_task_handle != NULL
- || ai_task_handle != NULL)
- {
- return 0;
- }
- return 1;
- }
复制代码 首先,我们创建了两个消息队列和两个任务。这两个消息队列的主要功能是传输图像数据,它们的区别在于一个用于传输原始图像数据,另一个用于传输经过AI处理后的图像数据或者未检测到的图像数据(原始图像数据)。而这两个任务则分别负责图像数据的获取和AI处理。在AI处理任务中,无论检测是否成功,我们都会使用消息队列将AI处理后的图像数据或未检测到的图像数据(原始图像数据)发送到LCD上进行显示。
60.3 下载验证
程序下载成功后,如果在检测过程中发现猫脸,该系统会将此帧的图像数据发送给猫脸检测API进行处理。处理成功后,此帧的图像将被显示在LCD上,如下图所示。
图60.4.1 猫脸检测效果图 |
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