基于Python进行人脸识别控制小灯闪烁（仅检验到人脸则闪烁）
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这里我没有给 ESP8266 刷入 MicroPython 固件，而是用的Python和Mixly（在Mixly上写的代码，这个是一个可以图形化的软件，也可以进行部分代码编写，当然复杂程序还是用Arduino IDE，这边两者都可实现，以下仅展示用Mixly2.0进行的操作），且是HTTP服务器版本，非MQTT版本。
可以先安装python所需库：
pip install opencv-python
pip install requests
可以先写个测试demo测试连接
这个是Mixly的代码：
#include <ESP8266WiFi.h>
#include <ESP8266WebServer.h>
// WiFi配置
const char* ssid = "410";
const char* password = "223166E0";
// 创建Web服务器，端口默认是80
ESP8266WebServer server(80);
void handleRoot() {
server.send(200, "text/plain", "Hello from ESP8266!");
}
void setup() {
Serial.begin(115200);
delay(10);
// 连接WiFi
WiFi.begin(ssid, password);
Serial.print("Connecting to WiFi");
while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
delay(500);
Serial.print(".");
}
Serial.println();
Serial.println("WiFi connected");
Serial.print("IP address: ");
Serial.println(WiFi.localIP());
// 设置Web服务器路由
server.on("/", handleRoot);
// 启动Web服务器
server.begin();
Serial.println("HTTP server started");
}
void loop() {
server.handleClient(); // 处理客户端请求
}
上传了代码后，按下esp8266板子上的小按钮后可以看到打印出的ip是
将这个ip放到下边的python代码下：
import requests
# ESP8266的IP地址
ESP8266_IP = "192.168.1.12" # 如果上边ESP8266WebServer server(8000)这里写的是8000，则地址是192.168.1.12:8000;
TEST_URL = f"http://{ESP8266_IP}/text/plain"
def test_esp8266_connection():
"""测试ESP8266连接"""
print("测试ESP8266连接...")
try:
response = requests.get(f"http://{ESP8266_IP}/", timeout=3)
if response.status_code == 200:
print(f"✓ ESP8266连接成功 (IP: {ESP8266_IP})")
return True
except:
print(f"✗ 无法连接到ESP8266 (IP: {ESP8266_IP})")
print("请确保:")
print("1. ESP8266已连接到同一WiFi网络")
print("2. IP地址正确")
print("3. ESP8266已上传Web服务器程序")
return False
if __name__ == "__main__":
# 测试连接
if test_esp8266_connection():
print("连接测试成功")
else:
print("连接测试失败，请检查配置")
执行python代码，测验成功后，我们将代码继续完善
Mixly：
#include <ESP8266WiFi.h>
#include <ESP8266WebServer.h>
// WiFi配置
const char* ssid = "410";
const char* password = "223166E0";
// 创建Web服务器对象
ESP8266WebServer server(80);
// LED引脚
const int ledPin = LED_BUILTIN;
bool ledState = false;
void setup() {
Serial.begin(115200);
pinMode(ledPin, OUTPUT);
digitalWrite(ledPin, HIGH); // 初始关闭
// 连接WiFi
WiFi.begin(ssid, password);
Serial.print("connecting WiFi");
while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
delay(500);
Serial.print("***");
}
Serial.println("\nWiFi connect success!");
Serial.print("IP address: ");
Serial.println(WiFi.localIP());
// 设置HTTP路由 - 添加根路径
server.on("/", HTTP_GET, []() {
server.send(200, "text/html",
"<h1>ESP8266 Web Server</h1>"
"<p><a href='/led/on'>Turn LED ON</a></p>"
"<p><a href='/led/off'>Turn LED OFF</a></p>"
"<p><a href='/status'>Check Status</a></p>"
);
});
server.on("/led/on", HTTP_GET, []() {
digitalWrite(ledPin, HIGH); // 打开LED
ledState = true;
server.send(200, "text/plain", "LED ON");
Serial.println("LED is open ");
});
server.on("/led/off", HTTP_GET, []() {
digitalWrite(ledPin, LOW); // 关闭LED
ledState = false;
server.send(200, "text/plain", "LED OFF");
Serial.println("LED is close");
});
server.on("/status", HTTP_GET, []() {
String state = ledState ? "ON" : "OFF";
server.send(200, "text/plain", "LED status : " + state);
});
// 启动服务器
server.begin();
Serial.println("HTTP server begin");
Serial.println("Open browser and visit: http://" + WiFi.localIP().toString());
}
void loop() {
server.handleClient();
}
可以上传代码后，在网页上先进行测验，比如将小灯的光设置成高亮状态：
可以看到Mixly这里也有打印：
这边没问题后，我们可以将用python做一别别的事了，用了opencv模块，这里我用人脸识别进行举例，如果摄像机识别到人脸，则访问刚刚的http://192.168.1.12/led/on进行小灯调控，否则执行http://192.168.1.12/led/off：
import cv2
import requests
import time
import threading
import numpy as np
# ESP8266的IP地址
ESP8266_IP = "192.168.1.12"
LED_ON_URL = f"http://{ESP8266_IP}/led/on"
LED_OFF_URL = f"http://{ESP8266_IP}/led/off"
class FaceDetectorHTTP:
def __init__(self):
self.face_detected = False
self.last_detection_time = 0
self.detection_cooldown = 2
# 加载人脸检测器
cascade_path = cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'
try:
self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
if self.face_cascade.empty():
raise ValueError("无法加载人脸检测器")
except:
print("无法加载默认人脸检测器，尝试其他方法...")
# 尝试其他路径
import os
def send_http_command(self, state):
"""发送HTTP命令到ESP8266"""
def send_request():
try:
url = LED_ON_URL if state == "on" else LED_OFF_URL
response = requests.get(url, timeout=2)
if response.status_code == 200:
print(f"HTTP命令发送成功: LED {state}")
else:
print(f"HTTP请求失败: {response.status_code}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"无法连接到ESP8266: {e}")
# 在新线程中发送请求，避免阻塞主线程
thread = threading.Thread(target=send_request)
thread.daemon = True
thread.start()
def run(self):
# 尝试打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 设置摄像头分辨率
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
if not cap.isOpened():
print("无法打开摄像头，尝试其他索引...")
for i in range(1, 5):
cap = cv2.VideoCapture(i)
if cap.isOpened():
print(f"使用摄像头索引 {i}")
break
else:
print("错误：没有可用的摄像头")
return
print("=" * 50)
print("人脸识别HTTP版本")
print(f"ESP8266 IP: {ESP8266_IP}")
print("按 'q' 键退出程序")
print("=" * 50)
frame_count = 0
detection_count = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("无法读取视频帧")
time.sleep(0.5)
continue
frame_count += 1
# 每2帧处理一次，提高性能
if frame_count % 2 != 0:
continue
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 均衡化，提高检测效果
gray_eq = cv2.equalizeHist(gray)
# 检测人脸
faces = self.face_cascade.detectMultiScale(
gray_eq,
scaleFactor=1.05, # 稍微降低以提高准确性
minNeighbors=5, # 增加以减少误报
minSize=(50, 50), # 增加最小尺寸
maxSize=(300, 300) # 增加最大尺寸
)
print(f'faces: {faces}')
current_time = time.time()
# 如果检测到人脸
if len(faces) > 0:
valid_faces = []
for (x, y, w, h) in faces:
# 提取人脸区域
face_region = gray[y:y+h, x:x+w]
# 计算平均亮度
brightness = np.mean(face_region)
# 设置亮度阈值，例如：30 < brightness < 220
if 30 < brightness < 220:
valid_faces.append((x, y, w, h))
# 如果经过亮度过滤后还有有效人脸，才进行处理
if len(valid_faces) > 0:
# 绘制有效人脸框
for (x, y, w, h) in valid_faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, 'Face', (x, y-10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 在左上角显示状态
cv2.putText(frame, f'Faces: {len(valid_faces)}', (10, 30),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
if not self.face_detected and (current_time - self.last_detection_time > self.detection_cooldown):
print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 检测到 {len(valid_faces)} 个人脸")
self.send_http_command("on")
self.face_detected = True
self.last_detection_time = current_time
else:
# 如果没有有效人脸，则按无人脸处理
if self.face_detected and (current_time - self.last_detection_time > self.detection_cooldown):
print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 人脸消失")
self.send_http_command("off")
self.face_detected = False
# 如果人脸消失
else:
if self.face_detected and (current_time - self.last_detection_time > self.detection_cooldown):
print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 人脸消失")
self.send_http_command("off")
self.face_detected = False
# 显示帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
if fps > 0:
cv2.putText(frame, f'FPS: {fps:.1f}', (10, 60),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
# 显示窗口
cv2.imshow('Face Detection - Press Q to quit', frame)
# 按'q'退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 清理资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
self.send_http_command("off")
print("程序已退出")
def test_esp8266_connection():
"""测试ESP8266连接"""
print("测试ESP8266连接...")
try:
response = requests.get(f"http://{ESP8266_IP}/", timeout=3)
if response.status_code == 200:
print(f"✓ ESP8266连接成功 (IP: {ESP8266_IP})")
return True
except:
print(f"✗ 无法连接到ESP8266 (IP: {ESP8266_IP})")
print("请确保:")
print("1. ESP8266已连接到同一WiFi网络")
print("2. IP地址正确")
print("3. ESP8266已上传Web服务器程序")
return False
if __name__ == "__main__":
print("人脸识别系统初始化...")
# 测试连接
if test_esp8266_connection():
detector = FaceDetectorHTTP()
detector.run()
else:
print("连接测试失败，请检查配置")
其中一些参数可以自己根据需求进行调整，以上是所有内容，感谢观看。
如果需要指定人脸识别才亮灯，可以查看此篇：https://blog.csdn.net/m0_50481455/article/details/157441451?spm=1001.2014.3001.5502点击直接跳转
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