ESP32-S3 人脸识别

### ESP32-S3 实现人脸识别教程

#### 硬件准备
为了在 ESP32-S3 上实现人脸识别功能，需要准备好如下硬件组件：

- **ESP32-S3-EYE 开发板**：该开发板集成了 2 百万像素摄像头、LCD 显示屏以及麦克风等外设[^1]。

- **电源供应**：确保有足够的电流支持整个系统的运行。

#### 软件环境搭建
软件方面主要依赖于乐鑫提供的 AI 开发框架 ESP-WHO 来完成人脸检测与识别的任务。可以通过 Git 克隆官方仓库获取最新版本的源码并安装必要的工具链和库文件[^3]。

git clone -b idfv4.4 https://github.com/user/esp-who.git

#### 示例代码解析
下面是一个简化版的人脸识别程序示例，在此之前需先按照上述方法设置好开发环境，并导入所需 Python 库（如 `machine` 和 `ov2640`），初始化 I2C 接口以便同外部设备通讯[^2]。

import time
from machine import Pin, SoftI2C
from ssd1306 import SSD1306_I2C
from esp32_camera import Camera

# 初始化 I2C 总线
i2c = SoftI2C(scl=Pin(22), sda=Pin(21))

# 初始化 OLED 屏幕对象
oled = SSD1306_I2C(width=128, height=64, i2c=i2c)

# 创建相机实例
camera = Camera()

def capture_and_recognize():
    try:
        while True:
            # 获取一帧图像数据
            img_data = camera.capture()
            
            # 进行人脸检测 (假设已加载预训练模型)
            faces = detect_faces(img_data)
            
            if len(faces) > 0:
                oled.fill(0)
                
                for face in faces:
                    draw_rectangle(oled, *face['position'])
                    
                oled.show()
                
            time.sleep_ms(1000)
    
    except KeyboardInterrupt:
        pass
    
if __name__ == '__main__':
    capture_and_recognize()

请注意以上代码仅为概念验证性质的例子，实际应用中还需要考虑更多细节问题，比如优化性能、提高准确性等等。