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第五十八章 人脸检测实验
1)实验平台:正点原子DNESP32S3开发板
2)章节摘自【正点原子】ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6
3)购买链接:https://detail.tmall.com/item.htm?&id=768499342659
4)全套实验源码+手册+视频下载地址:http://www.openedv.com/docs/boards/esp32/ATK-DNESP32S3.html
5)正点原子官方B站:https://space.bilibili.com/394620890
6)正点原子DNESP32S3开发板技术交流群:132780729
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。
- <font size="3">TaskHandle_t camera_task_handle;</font>
- <font size="3">TaskHandle_t ai_task_handle;</font>
- <font size="3">QueueHandle_t xQueueFrameO = NULL;</font>
- <font size="3">QueueHandle_t xQueueAIFrameO = NULL;</font>
- <font size="3">/**</font>
- <font size="3"> * @brief 摄像头图像数据获取任务</font>
- <font size="3"> * [url=home.php?mod=space&uid=271674]@param[/url] arg:未使用</font>
- <font size="3"> * @retval 无</font>
- <font size="3"> */</font>
- <font size="3">static void camera_process_handler(void *arg)</font>
- <font size="3">{</font>
- <font size="3"> arg = arg;</font>
- <font size="3"> camera_fb_t *camera_frame = NULL;</font>
- <font size="3"> while (1)</font>
- <font size="3"> {</font>
- <font size="3"> /* 获取摄像头图像 */</font>
- <font size="3"> camera_frame = esp_camera_fb_get();</font>
- <font size="3"> if (camera_frame)</font>
- <font size="3"> {</font>
- <font size="3"> /* 以队列的形式发送 */</font>
- <font size="3"> xQueueSend(xQueueFrameO, &camera_frame, portMAX_DELAY);</font>
- <font size="3"> }</font>
- <font size="3"> }</font>
- <font size="3">}</font>
- <font size="3">/**</font>
- <font size="3"> * @brief 摄像头图像数据传入AI处理任务</font>
- <font size="3"> * @param arg:未使用</font>
- <font size="3"> * @retval 无</font>
- <font size="3"> */</font>
- <font size="3">static void ai_process_handler(void *arg)</font>
- <font size="3">{</font>
- <font size="3"> arg = arg;</font>
- <font size="3"> camera_fb_t *face_ai_frameI = NULL;</font>
- <font size="3"> HumanFaceDetectMSR01 detector(0.3F, 0.3F, 10, 0.3F);</font>
- <font size="3"> HumanFaceDetectMNP01 detector2(0.4F, 0.3F, 10);</font>
- <font size="3"> while(1)</font>
- <font size="3"> {</font>
- <font size="3"> /* 以队列的形式获取摄像头图像数据 */</font>
- <font size="3"> if (xQueueReceive(xQueueFrameO, &face_ai_frameI, portMAX_DELAY))</font>
- <font size="3"> {</font>
- <font size="3"> /* 判断图像是否出现人脸 */</font>
- <font size="3"> std::list<dl::detect::result_t> &detect_candidates </font>
- <font size="3">= detector.infer((uint16_t *)face_ai_frameI->buf,</font>
- <font size="3"> {(int)face_ai_frameI->height,</font>
- <font size="3"> (int)face_ai_frameI->width, 3});</font>
- <font size="3"> std::list<dl::detect::result_t> &detect_results </font>
- <font size="3">= detector2.infer((uint16_t *)face_ai_frameI->buf,</font>
- <font size="3"> {(int)face_ai_frameI->height,</font>
- <font size="3"> (int)face_ai_frameI->width, 3},</font>
- <font size="3"> detect_candidates);</font>
- <font size="3"> if (detect_results.size() > 0)</font>
- <font size="3"> {</font>
- <font size="3"> printf("Face detected\r\n");</font>
- <font size="3"> /* 此处是在图像中绘画检测效果 */</font>
- <font size="3"> draw_detection_result((uint16_t *)face_ai_frameI->buf,</font>
- <font size="3"> face_ai_frameI->height,</font>
- <font size="3"> face_ai_frameI->width, detect_results);</font>
- <font size="3"> }</font>
- <font size="3"> else</font>
- <font size="3"> {</font>
- <font size="3"> printf("Face not detected\r\n");</font>
- <font size="3"> }</font>
- <font size="3"> </font>
- <font size="3"> /* 以队列的形式发送AI处理的图像 */</font>
- <font size="3"> xQueueSend(xQueueAIFrameO, &face_ai_frameI, portMAX_DELAY);</font>
- <font size="3"> }</font>
- <font size="3"> }</font>
- <font size="3">}</font>
- <font size="3">/**</font>
- <font size="3"> * @brief AI图像数据开启</font>
- <font size="3"> * @param 无</font>
- <font size="3"> * @retval 1:创建失败;0:创建成功</font>
- <font size="3"> */</font>
- <font size="3">uint8_t esp_face_detection_ai_strat(void)</font>
- <font size="3">{</font>
- <font size="3"> /* 创建队列及任务 */</font>
- <font size="3"> xQueueFrameO = xQueueCreate(5, sizeof(camera_fb_t *));</font>
- <font size="3"> xQueueAIFrameO = xQueueCreate(5, sizeof(camera_fb_t *));</font>
- <font size="3">xTaskCreatePinnedToCore(camera_process_handler, "camera_process_handler", </font>
- <font size="3">4 * 1024, NULL, 5, &camera_task_handle, 1);</font>
- <font size="3">xTaskCreatePinnedToCore(ai_process_handler, "ai_process_handler", </font>
- <font size="3">6 * 1024, NULL, 5, &ai_task_handle, 1);</font>
- <font size="3"> if (xQueueFrameO != NULL </font>
- <font size="3"> || xQueueAIFrameO != NULL </font>
- <font size="3"> || camera_task_handle != NULL </font>
- <font size="3"> || ai_task_handle != NULL)</font>
- <font size="3"> {</font>
- <font size="3"> return 0;</font>
- <font size="3"> }</font>
- <font size="3"> return 1;</font>
- <font size="3">}</font>
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 |
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