Tessel结合Project Oxford Face API人脸检测演示

资源摘要信息:"本演示项目展示了如何结合使用Tessel开发板、相机模块以及Project Oxford Face API来实现人脸检测功能。在这个过程中，Tessel作为硬件平台，负责捕捉图片并上传至云端；Project Oxford Face API则用于分析图片并返回人脸检测的结果。 首先，Tessel开发板是一种基于JavaScript的开源硬件平台，它允许开发者使用JavaScript语言来编写硬件控制程序。Tessel相机模块是一个附加的硬件组件，可以接入Tessel的特定端口（在这个例子中是端口“A”），用于捕捉图片或视频。 其次，Project Oxford是由微软提供的认知服务之一，它包括了用于处理图像和视频内容的API，例如人脸检测、情绪分析等。在这个项目中，我们使用的是Project Oxford的Face Detection API，它可以识别图片中的人脸，并提供关于人脸的位置、性别和年龄的估算信息。 为了上传图片到云端，演示使用Azure Blob存储服务。通过生成一个共享访问签名（SAS），用户可以有选择地授权访问特定的存储资源，而无需公开存储账户的访问密钥。 在硬件操作方面，演示项目还包括一个与Tessel的GPIO端口（G3）相连的LED指示灯。当Face API检测到图片中存在人脸时，LED指示灯会亮起，从而给用户一个视觉反馈。 整个演示涉及的关键技术点包括： 1. Tessel开发板及其模块化编程能力，可以让开发者轻松地通过编程控制硬件设备。 2. 相机模块的应用，特别是在物联网（IoT）项目中捕捉和处理图像的能力。 3. Project Oxford Face API的功能和应用，如何整合云端的机器学习服务来分析图像数据。 4. Azure Blob存储服务的使用方法，特别是如何安全地存储和分享数据。 5. GPIO编程，具体来说是如何控制Tessel上的LED指示灯来提供用户交互反馈。 开发此类项目需要熟悉JavaScript编程语言，了解Tessel开发板的API，以及如何利用微软的Azure云服务和Project Oxford API。此外，项目也涉及到了硬件和软件的整合，包括硬件控制逻辑的设计和网络通信协议的应用。"