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1)实验平台:正点原子ESP32S3开发板
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第五十八章 人脸检测实验
人脸检测是一种基于人工智能(AI)的计算机技术,用于在数字图像中查找和识别人脸。人脸检测技术可应用于各个领域,包括安全、生物识别、执法、娱乐和个人安全等,以提供对人员的实时监控和跟踪。人脸检测技术通过使用算法自动搜索图像/视频帧中的人脸,判断是否存在人脸,并返回人脸的位置、大小和姿态。本章,我们使用乐鑫AI库来实现人脸检测功能。
本章分为如下几个部分:
58.1 硬件设计
58.2 软件设计
58.3 下载验证
58.1 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人脸检测。
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。
58.2 软件设计
58.2.1 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58.2.1.1 程序流程图
58.2.2 程序解析
在本章节中,我们将重点关注两个文件:esp_face_detection.cpp和esp_face_detection.hpp。其中,esp_face_detection.hpp主要声明了esp_face_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_face_detection.cpp文件中的函数。
接下来,我们将详细解析esp_face_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 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 ai_process_handler(void *arg)
- {
- arg = arg;
- camera_fb_t *face_ai_frameI = NULL;
- HumanFaceDetectMSR01 detector(0.3F, 0.3F, 10, 0.3F);
- HumanFaceDetectMNP01 detector2(0.4F, 0.3F, 10);
- 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))
- {
- /* 判断图像是否出现人脸 */
- std::list<dl::detect::result_t> &detect_candidates
- = detector.infer((uint16_t *)face_ai_frameI->buf,
- {(int)face_ai_frameI->height,
- (int)face_ai_frameI->width, 3});
- std::list<dl::detect::result_t> &detect_results
- = detector2.infer((uint16_t *)face_ai_frameI->buf,
- {(int)face_ai_frameI->height,
- (int)face_ai_frameI->width, 3},
- detect_candidates);
- if (detect_results.size() > 0)
- {
- printf("Face detected\r\n");
- /* 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
- {
- printf("Face not detected\r\n");
- }
-
- /* 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_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(camera_process_handler, "camera_process_handler",
- 4 * 1024, NULL, 5, &camera_task_handle, 1);
- xTaskCreatePinnedToCore(ai_process_handler, "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。
58.3 下载验证
程序下载成功后,如果在检测过程中发现人脸,该系统会将此帧的图像数据发送给人脸检测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58.3.1 人脸检测效果图 |
阿莫论坛20周年了!感谢大家的支持与爱护!!
曾经有一段真挚的爱情摆在我的面前,我没有珍惜,现在想起来,还好我没有珍惜……
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