要实现使用K210单片机进行猫脸检测,并在检测到猫脸覆盖屏幕50%以上时执行特定操作,以及通过WiFi上传图片到微信小程序,并在微信小程序中上传图片到开发板进行训练,可以按照以下步骤进行:
1. 硬件连接
确保K210开发板连接好摄像头,并预留一个引脚用于拉高电平。另外,连接WiFi模块(如ESP8266)用于网络通信。
2. 猫脸检测
使用K210的MaixPy库进行猫脸检测。以下是一个简单的猫脸检测示例代码:
import sensor, image, time, lcd
from machine import Pin
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
# 初始化LCD
lcd.init()
# 初始化引脚
led = Pin(25, Pin.OUT)
# 加载猫脸检测模型
face_cascade = image.HaarCascade("frontalcatface", stages=25)
while True:
img = sensor.snapshot()
faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.5)
for r in faces:
img.draw_rectangle(r)
face_area = r[2] * r[3]
screen_area = img.width() * img.height()
if face_area / screen_area > 0.5:
led.value(1)
# 这里添加上传图片的代码
else:
led.value(0)
lcd.display(img)
3. WiFi上传图片到微信小程序
使用urequests
库通过WiFi上传图片到微信小程序服务器。假设微信小程序服务器提供一个接口用于接收图片:
import urequests as requests
def upload_image(image_path, server_url):
with open(image_path, 'rb') as f:
files = {'file': f.read()}
response = requests.post(server_url, files=files)
return response.text
4. 微信小程序上传图片到开发板进行训练
在微信小程序中,实现上传图片到开发板的功能。开发板端需要搭建一个简单的HTTP服务器来接收图片。以下是一个使用micropython-httpd
库搭建HTTP服务器的示例:
from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
import os
class RequestHandler(BaseHTTPRequestHandler):
def do_POST(self):
content_length = int(self.headers['Content-Length'])
post_data = self.rfile.read(content_length)
with open('received_image.jpg', 'wb') as f:
f.write(post_data)
self.send_response(200)
self.send_header('Content-type', 'text/html')
self.end_headers()
self.wfile.write(b'Image received successfully')
def run():
server_address = ('', 8000)
httpd = HTTPServer(server_address, RequestHandler)
print('Starting httpd...')
httpd.serve_forever()
run()
5. 训练模型
接收到图片后,可以使用K210的相关工具(如model_trainer
)对图片进行训练,以识别特定的猫脸。
以上步骤提供了一个基本的框架,具体实现可能需要根据实际硬件和需求进行调整。