这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用 OpenCV 进行基于 ESP32 CAM 的目标检测和识别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
本教程介绍了使用OpenCV基于 ESP32 CAM的目标检测和识别主题。OpenCV 是一个开源的图像处理库，不仅在工业界而且在研发领域都得到了非常广泛的应用。
这里对于对象检测，我们使用了cvlib 库。该库使用 COCO 数据集上的预训练 AI 模型来检测对象。预训练模型的名称是 YOLOv3。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-479596.html
在本教程中，我们将介绍其功能、引脚说明以及使用 FTDI 模块对 ESP32 摄像头模块进行编程的方法。我们还将为 ESP32 相机模块设置 Arduino IDE。我们还将上传固件，然后处理文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-479596.html
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基于开源的Micro-RTSP，使用VLC和ffmpeg拉流播放RTSP视频流，本例使用安信可ESP32 CAM进行推流。 vlc播放命令为：rtsp://192.168.43.128:8554/mjpeg/1。 ffmpeg播放命令为：ffplay rtsp://192.168.43.128:8554/mjpeg/1。 使用ESP-IDF5.0编译成功。esp-idf-v4.4.2编译不成功，有成功的小伙伴可以分享一下。 git cl
ESP32-CAM是安信可发布小尺寸的摄像头模组。该模块可以作为最小系统独立工作，尺寸仅为2740.54.5mm。 ESP32-CAM可广泛应用于各种物联网场合，适用于家庭智能设备、工业无线控制、无线监控、人脸识别以及其它物联网应用，是物联网应用的理想解决方案。 ESP32-CAM采用DIP封装，直
Opencv保存ESP32-CAM视频流 esp32cam是一个很便宜的视频模组，可以用作监控等功能。此时就需要保存esp32的视频流，方便查看等操作，python代码如下 前置条件：视频流正常，已安装opencv
这个项目可以让你在半个小时内实现模型训练和图像识别，非常简单。 开始前先放效果视频点击这里 现成资源有很多，只要稍微找下然后把程序烧录到Esp32-Cam都可以实现该功能。详细内容前往学习即可，此处不赘述。 可以学习安信可官网的例程，权威。点击前往 教程很详细
概述 该项目是关于使用 ESP32 CAM 模块和 OpenCV 设计的二维码扫描仪或阅读器。我们将使用 ESP32 摄像头模块和 python 库开发一个程序和设备，我们可以用它来扫描二维码。使用 ESP32 CAM，项目变得更便宜。 QR 码现在已经成为我们日常生活的一部分，因为我们几乎在任何地方都使用
ESPCAM监控的具体细节 Arduino编写， FreeRTOS系统,以便后面添加其他功能， 图片以UDP发送，数据处理基本在服务端， TCL连接给ESP32人或物的位置，两个舵机控制转向。 服务端的具体细节 后端是python代码， 使用YOLOv5核心代码识别图像人或物，核心代码的提取花时间 用opencv调试
Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的，你可以使用Arduino IDE（集成开发环境）来
目标检测，粗略地说就是输入图片/视频，经过处理后得到目标的位置信息（比如左上角和右下角的坐标）、目标的预测类别、目标的预测置信度。前面我们阐述了不少理论知识，现在需要动手实战了。对于初学者来说，自己实现YOLO算法不太现实，幸运的是OpenCV的DNN(Deep Neur
安装Thonny代码编辑器和ESP32带有CAM的固件 链接：https://pan.baidu.com/s/1NBTMvZzzF6eJse2Wsr2ykQ?pwd=1o6y 提取码：1o6y 安装Thonny，教程网上一大把，基本上一路下一步即可！ 先点击运行，配置解释器然后如图操作，选择端口与烧录文件 然后重启Thonny即可，如果使用了下载板，把下载板
