DETECCION DE OBJETOS CON ESP32 CAM | INTELIGENCIA ARTIFICIAL PYTHON + OpenCV + Yolov3 (EN TIEMPO REAL)
Hacer un git clone de la carpeta
https://github.com/davidcanoteayuda/esp32cam-IA.git
Abrir el archivo Wifi_ESP32cam.ino
Configurar el SSID y la contraseña wifi
Añadir url en las preferencias -> añadir a boards --> https://espressif.github.io/arduino-esp32/package_esp32_index.json
Hay que instalar Espressif system
Seleccionamos la board esp32 -> ESP32WROVER Module Flash Frecuency - 80Mhz Flash mode - QIO Partition Scheme - Huge APP (3mb) Upload Speed - 921600
Pulsamos Upload
En la linea 7 hay que poner la direccion ip que nos asigna nuestro DHCP cuando metemos el arduino.
En la parte de python se hace referencia en las lineas 13 al 26: donde se realiza la configuración y pesos de YoloV3 con la ayuda del modulo "dnn" de openCV.
El archivo coco.names contiene los nombres de distintos objetos que se han entrenado para deteccion de objetos... Luego se almacena en "classNames". y así como "net" se basa en usar librerías para para capas de calculo de salida, cargar y procesar que ya fueron implementados.
Ahora preparamos con Visual Studio Code la ejecucion.
instalamos con pip para crear entorno virtual
pip install virtualenv
lo creamos
virtualenv venv
lo activamos
.\venv\Scripts\activate
instalamos opencv
pip install opencv-python
instalamos numpy
pip install numpy
Ejecutamos el archivo y movemos la camara para ver que detecta objetos
.\IPaddressClassification.py