esp32cam+opencv+python 实现数字识别

时间: 2023-07-28 11:07:20 浏览: 285
实现数字识别的整个过程可以分为以下几步: 1. 使用ESP32-CAM采集图像并通过WiFi将图像传输到计算机。 2. 在计算机上使用Python和OpenCV对图像进行处理,包括二值化、轮廓检测、字符分割等。 3. 对每个字符进行数字识别,可以使用深度学习算法(如卷积神经网络)或传统机器学习算法(如支持向量机)。 4. 将识别结果返回给ESP32-CAM,可以通过串口或WiFi等方式将结果传输回ESP32-CAM。 下面是一个简单的示例代码,演示如何使用ESP32-CAM、Python和OpenCV实现数字识别: ```python import cv2 import numpy as np import requests import json # ESP32-CAM的IP地址和端口号 ip = '192.168.1.100' port = '80' # 发送HTTP请求获取图像 url = 'http://' + ip + ':' + port + '/capture' response = requests.get(url) img_array = np.array(bytearray(response.content), dtype=np.uint8) img = cv2.imdecode(img_array, cv2.IMREAD_COLOR) # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对图像进行二值化处理 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 对图像进行膨胀操作,使字符区域更加连通 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1) # 查找图像中的轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 对每个轮廓进行字符分割和数字识别 digits = [] for cnt in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) if w > 10 and h > 10: roi = thresh[y:y+h, x:x+w] roi = cv2.resize(roi, (28, 28)) roi = roi.reshape((1, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255.0 # 发送HTTP请求进行数字识别 data = json.dumps({'inputs': roi.tolist()}) headers = {'content-type': 'application/json'} url = 'http://' + ip + ':' + port + '/predict' response = requests.post(url, data=data, headers=headers) result = json.loads(response.text)['outputs'] digit = np.argmax(result) digits.append(digit) # 将识别结果返回给ESP32-CAM data = json.dumps({'digits': digits}) headers = {'content-type': 'application/json'} url = 'http://' + ip + ':' + port + '/result' response = requests.post(url, data=data, headers=headers) ``` 在这个示例中,我们通过发送HTTP请求获取ESP32-CAM采集的图像,并在计算机上使用OpenCV对图像进行处理。我们首先将图像转换为灰度图像,然后对图像进行二值化处理,使字符区域变为黑色,背景变为白色。接着对图像进行膨胀操作,使字符区域更加连通。然后查找图像中的轮廓,对每个轮廓进行字符分割和数字识别。我们使用Keras框架训练了一个卷积神经网络模型,用于数字识别。最后将识别结果通过HTTP请求返回给ESP32-CAM。

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