esp32cam示例程序中人脸识别部分程序讲解

ESP32-CAM是一款基于ESP32芯片的Wi-Fi模块，内置OV2640摄像头，可以实现图像采集、视频流传输、图像识别等功能。人脸识别是其中比较常用的应用之一。

在ESP32-CAM示例程序中，人脸识别部分的程序主要涉及以下几个方面：

1. 引入头文件和定义全局变量

人脸识别需要使用到一些库，因此需要在程序中引入头文件。同时，需要定义一些全局变量，如分类器、摄像头对象等。

2. 初始化摄像头

需要初始化摄像头对象，并设置一些参数，如图像分辨率、帧率等。可以使用“esp_camera.h”库中的函数进行初始化，例如：

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.xclk_freq_hz = 20000000;
config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG;

3. 加载分类器

使用OpenCV库中的CascadeClassifier对象，加载分类器xml文件。这个xml文件是训练好的模型参数，用来识别人脸。

CascadeClassifier face_cascade;
if (!face_cascade.load("/sdcard/haarcascade_frontalface_alt.xml")) {
Serial.println("load face cascade failed");
}

4. 采集图像并进行处理

使用摄像头对象采集图像，并使用OpenCV库中的函数进行图像处理和分析。首先将采集到的图像转换为灰度图像，然后使用分类器进行人脸识别，最后将识别结果显示在图像上。

Mat image;
camera_fb_t *fb = NULL;
fb = esp_camera_fb_get();
if (!fb) {
Serial.println("Camera capture failed");
} else {
image = Mat(fb->height, fb->width, CV_8UC3, fb->buf);
}
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
equalizeHist(gray, gray);
face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

5. 显示识别结果

将识别出的人脸位置用矩形框出，并在图像上显示出来。

for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2);
ellipse(image, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4);
rectangle(image, faces[i], Scalar(255, 0, 255), 4);
}

以上就是ESP32-CAM示例程序中人脸识别部分的主要内容。