ESP32与OpenCV结合实现运动检测：Squid Game风格

"使用 ESP32 和 OpenCV 进行动作检测，主要应用于构建类似 Squid Game 中的红灯绿灯游戏。通过 ESP32-CAM 模块捕获视频流，结合 Python 和 OpenCV 库进行运动检测，判断是否在红灯亮时有运动发生。项目适合对 Python、图像处理、嵌入式系统和 IoT 有一定了解的初学者。首先，会在 PC 上使用 OpenCV 和 MediaPipe 库进行运动检测的初步测试，然后将运动检测功能移植到 ESP32-CAM 上实现在嵌入式设备上的应用。" 在本文中，我们将探讨如何利用 ESP32 和 OpenCV 实现一个基于 Squid Game 的运动检测系统。ESP32 是一款经济实惠且功能强大的微控制器，常用于 IoT（物联网）应用，它集成了Wi-Fi和蓝牙功能，可以连接各种传感器和执行器。OpenCV 是一个广泛使用的开源计算机视觉库，包含众多图像处理和机器学习算法，非常适合进行运动检测。 首先，为了在个人电脑上进行初步的运动检测，我们需要安装 Python 和相关库。确保安装了最新版本的 Python，并通过 `pip` 安装 numpy、opencv-python、mediapipe 和 playsound。这些库分别用于数值计算、图像处理、人体姿态估计和播放音频。 以下是一段简单的 Python 代码片段，用于读取摄像头视频流并应用 MediaPipe 进行动作检测： ```python import mediapipe as mp import cv2 import numpy as np import time from playsound import playsound cap = cv2.VideoCapture(0) # ...其他代码... ``` 这段代码初始化了一个 VideoCapture 对象，从默认的摄像头（索引0）捕获视频流。MediaPipe 是 Google 开发的一个跨平台的计算图框架，可以处理图像分析任务，如人体关键点检测和运动检测。 在进行初步测试后，我们需要将这个功能迁移到 ESP32-CAM 模块。ESP32-CAM 是一个带有集成摄像头的 ESP32 板，可以直接拍摄图片和视频。要连接 ESP32-CAM，通常会使用 FTDI 转接器将其与电脑进行通信，然后通过串口传输数据。接下来，我们需要在 ESP32 上安装 ESP32CAM 库，以便能够控制摄像头和处理图像数据。 在 ESP32 上的代码通常会通过 WiFi 或串口将图像发送回 PC，然后在 PC 上运行 OpenCV 进行动作检测。Python 程序将接收这些图像，处理它们以检测运动，并根据结果决定是否触发“红灯”或“绿灯”的音频提示。 这个项目提供了一个结合物联网硬件和高级计算机视觉技术的有趣示例。通过 ESP32-CAM 和 OpenCV，你可以创建一个自主的运动检测系统，它可以在现实世界环境中应用，例如安全监控、自动门控制等。对于开发者来说，这是一个学习嵌入式系统、物联网和计算机视觉知识的好机会。