Gesichter erkennen mit dem ESP32 - Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

10.12.2024 - Engine: Gemini

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Gesichtserkennung mit ESP32

Komponenten

• ESP32-Modul
• Kamera
• TFT-Display (optional)

Programmierung

1. Bibliotheken importieren

#include <Arduino.h>
#include <Arduino_JSON.h>
#include <esp_camera.h>
#include <esp32cam.h>
#include <WiFi.h>
#include <WiFiClientSecure.h>

2. Kamera konfigurieren

camera_config_t config;
config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0;
config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0;
config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM;
config.pin_d1 = Y3_GPIO_NUM;
config.pin_d2 = Y4_GPIO_NUM;
config.pin_d3 = Y5_GPIO_NUM;
config.pin_d4 = Y6_GPIO_NUM;
config.pin_d5 = Y7_GPIO_NUM;
config.pin_d6 = Y8_GPIO_NUM;
config.pin_d7 = Y9_GPIO_NUM;
config.pin_xclk = XCLK_GPIO_NUM;
config.pin_pclk = PCLK_GPIO_NUM;
config.pin_vsync = VSYNC_GPIO_NUM;
config.pin_href = HREF_GPIO_NUM;
config.pin_sscb_sda = SIOD_GPIO_NUM;
config.pin_sscb_scl = SIOC_GPIO_NUM;
config.pin_pwdn = PWDN_GPIO_NUM;
config.pin_reset = RST_GPIO_NUM;
config.xclk_freq_hz = 20000000;
config.frame_size = FRAMESIZE_QVGA;
config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG;

3. WLAN-Verbindung herstellen

WiFi.begin("SSID", "Passwort");
while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
  delay(500);
}

4. Gesichtserkennung aktivieren

https://cloud.google.com/vision/docs/face-detection#vision_rest_v1_annotate_image

5. Gesichtsdaten abrufen

// Erstelle ein JSON-Objekt für die Gesichtserkennungsanfrage
StaticJsonDocument<200> doc;
doc["requests"][0]["features"][0]["type"] = "FACE_DETECTION";
doc["requests"][0]["image"]["content"] = (char*)frame->buf;

// Sende die Anfrage an Cloud Vision
WiFiClientSecure client;
client.connect("vision.googleapis.com", 443);
client.print(String("POST /v1/images:annotate?key=") + API_KEY + " HTTP/1.1\r\n");
client.print("Host: vision.googleapis.com\r\n");
client.print("Content-Type: application/json\r\n");
client.print("Content-Length: " + doc.measureLength() + "\r\n\r\n");
serializeJson(doc, client);

// Empfange die Antwort
String result = client.readStringUntil("}");

6. Gesichtsdaten verarbeiten

// Parse die Antwort und extrahiere die Gesichtsdaten
auto error = deserializeJson(doc, result);
JsonArray faces = doc["responses"][0]["faceAnnotations"];

Mögliche Anwendungen

• Zugangskontrolle
• Personenerkennung
• Überwachungssysteme