【雕爷学编程】Arduino智能家居之ESP32-CAM运动检测和图像捕获

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【雕爷学编程】Arduino智能家居之ESP32-CAM运动检测和图像捕获。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。


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)来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区,你可以利用它们来扩展Arduino的功能和学习Arduino的知识。

Arduino的特点是:

开放源码:Arduino的硬件和软件都是开放源码的,你可以自由地修改、复制和分享它们。
易用:Arduino的硬件和软件都是为初学者和非专业人士设计的,你可以轻松地上手和使用它们。
便宜:Arduino的硬件和软件都是非常经济的,你可以用很低的成本来实现你的想法。
多样:Arduino有多种型号和版本,你可以根据你的需要和喜好来选择合适的Arduino板。
创新:Arduino可以让你用电子的方式来表达你的创意和想象,你可以用Arduino来制作各种有趣和有用的项目,如机器人、智能家居、艺术装置等。

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Arduino在智能家居领域的应用主要特点如下:
1、灵活可扩展:Arduino作为一个开源平台,具有丰富的周边生态系统,包括各种传感器、执行器和通信模块。这些组件可以轻松地与Arduino主板连接,使得智能家居系统的功能能够根据需求进行扩展和定制。
2、低成本:Arduino硬件价格相对较低,适合个人和小规模项目。它的低成本特性使得智能家居技术对更多人群变得可行和负担得起。
3、易于使用和编程:Arduino采用简单易学的编程语言和开发环境,使得非专业人士也能够快速上手。通过编写简单的代码,结合传感器和执行器的使用,可以实现智能家居系统的各种功能。
4、高度可定制化:Arduino的开源特性使得用户可以自由地访问和修改其硬件和软件。这意味着用户可以根据自己的需求和创意,自定义和定制智能家居系统的功能和外观。

Arduino在智能家居领域有广泛的应用场景,包括但不限于以下几个方面:
1、温度和湿度控制:通过连接温度传感器和湿度传感器,Arduino可以实时监测室内环境的温度和湿度,并通过控制空调、加热器或加湿器等执行器,实现室内温湿度的自动调节。
2、照明控制:Arduino可以与光照传感器结合使用,根据环境光照强度自动调节室内照明。此外,通过使用无线通信模块,可以实现远程控制灯光开关和调光。
3、安防监控:通过连接门磁传感器、人体红外传感器和摄像头等设备,Arduino可以实现家庭安防监控系统。当检测到异常情况时,可以触发警报或发送通知。
4、智能窗帘和门窗控制:通过连接电机和红外传感器,Arduino可以实现智能窗帘的自动控制,根据光照和时间等条件进行开关。此外,通过连接门窗传感器,可以实现门窗的状态监测和自动开关。
5、能源管理:Arduino可以与电能监测模块和智能插座等设备结合使用,实时监测家庭能源的使用情况,并通过自动控制电器设备的开关,实现能源的有效管理和节约。

在使用Arduino构建智能家居系统时,需要注意以下事项:
1、安全性:智能家居系统涉及到家庭安全和隐私,需要注意确保系统的安全性。合理设置访问权限、加密通信以及保护个人隐私的措施是必要的。
2、电源供应:智能家居系统中的设备和传感器需要稳定的电源供应。合理规划和选择适当的电源方案,确保系统的稳定运行。
3、可靠性:智能家居系统应具备良好的可靠性,避免系统故障或误操作带来的不便。对于关键功能,可以考虑冗余设计或备份措施。
4、通信技术:选择适合的通信技术对于智能家居系统至关重要。根据具体需求和场景,可以选择无线通信技术,如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee或Z-Wave等,或有线通信技术,如以太网或RS485等。确保通信稳定性和覆盖范围的同时,还需要考虑设备之间的互操作性和兼容性。
5、用户体验:智能家居系统的用户体验是重要的考虑因素。设计用户友好的界面和操作方式,提供简单直观的控制和反馈机制,以及考虑用户习惯和需求,能够提升系统的整体用户体验。

总之,Arduino作为一个灵活可扩展、低成本、易于使用和定制的开源平台,在智能家居领域有着广泛的应用。在构建Arduino智能家居系统时,需要注意安全性、电源供应、可靠性、通信技术和用户体验等方面的问题。

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Arduino智能家居系统中,ESP32-CAM模块可用于运动检测和图像捕获。下面我将以专业的视角详细解释其主要特点、应用场景以及需要注意的事项。

主要特点:
运动检测功能:ESP32-CAM模块搭载了摄像头和图像处理功能,能够实时监测摄像头画面中的运动目标。通过运动检测算法,可以识别出运动物体的位置和运动轨迹。
图像捕获功能:ESP32-CAM模块可以捕获静态图像,并将其保存到存储设备中。用户可以根据需要设置触发条件,当检测到运动时,自动触发图像捕获功能,并保存相关图像。
高度集成和可编程性:ESP32-CAM模块集成了WiFi和图像处理功能,用户可以基于Arduino开发框架编写代码,实现自定义的运动检测和图像捕获逻辑。可以根据需求设置灵敏度、触发条件和处理方式等参数。

应用场景:
安防监控:ESP32-CAM模块可用于智能家居安防监控系统。通过运动检测功能,可以实时监测家庭或办公场所的运动情况,并根据需要自动捕获图像。用户可以通过手机或电脑远程查看监控画面。
物体追踪:利用ESP32-CAM模块的运动检测功能,可以实现物体追踪。例如,在机器人控制系统中,可以通过运动检测追踪移动的物体,并根据其位置和运动状态做出相应的控制动作。
环境监测:ESP32-CAM模块还可用于环境监测系统中。通过设置适当的触发条件,可以在检测到特定运动时捕获环境图像。例如,在野生动物监测中,可以通过运动检测功能捕获野生动物的图像,用于研究和保护目的。

需要注意的事项:
灵敏度设置:根据实际需求,需要合理设置运动检测的灵敏度。灵敏度设置过低可能会导致漏检,而设置过高可能会导致误报。需要根据实际情况进行调试和优化。
触发条件:设置合适的触发条件是保证运动检测和图像捕获准确性的关键。需要根据应用场景和需求设置适当的触发条件,以确保只捕获到感兴趣的运动目标。
存储空间和带宽:图像捕获会占用存储空间和传输带宽。用户需要评估自己的存储和传输需求,并合理规划存储设备和网络资源,以满足图像捕获和存储的要求。
隐私问题:在运动检测和图像捕获过程中,需要注意隐私问题。合法合规地使用和存储图像数据,确保用户隐私的安全和保护。

综上所述,ESP32-CAM模块可用于运动检测和图像捕获。其主要特点包括运动检测功能、图像捕获功能、高度集成和可编程性。应用场景包括安防监控、物体追踪和环境监测等领域。在使用时需要注意灵敏度设置、触发条件的设定、存储空间和带宽的规划,以及隐私保护等事项,以确保运动检测和图像捕获的准确性、安全性和合法性。

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案例1:使用ESP32-CAM运动检测和图像捕获

#include "esp_camera.h"

#define PIR_PIN 13
#define CAMERA_MODEL_AI_THINKER

const char* ssid = "YourWiFiSSID";
const char* password = "YourWiFiPassword";

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  pinMode(PIR_PIN, INPUT_PULLUP);

  camera_config_t config;
  config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0;
  config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0;
  config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM;
  config.pin_d1 = Y3_GPIO_NUM;
  config.pin_d2 = Y4_GPIO_NUM;
  config.pin_d3 = Y5_GPIO_NUM;
  config.pin_d4 = Y6_GPIO_NUM;
  config.pin_d5 = Y7_GPIO_NUM;
  config.pin_d6 = Y8_GPIO_NUM;
  config.pin_d7 = Y9_GPIO_NUM;
  config.pin_xclk = XCLK_GPIO_NUM;
  config.pin_pclk = PCLK_GPIO_NUM;
  config.pin_vsync = VSYNC_GPIO_NUM;
  config.pin_href = HREF_GPIO_NUM;
  config.pin_sscb_sda = SIOD_GPIO_NUM;
  config.pin_sscb_scl = SIOC_GPIO_NUM;
  config.pin_pwdn = PWDN_GPIO_NUM;
  config.pin_reset = RESET_GPIO_NUM;
  config.xclk_freq_hz = 20000000;
  config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG;

  if (psramFound()) {
    config.frame_size = FRAMESIZE_UXGA;
    config.jpeg_quality = 10;
    config.fb_count = 2;
  } else {
    config.frame_size = FRAMESIZE_SVGA;
    config.jpeg_quality = 12;
    config.fb_count = 1;
  }

  esp_err_t err = esp_camera_init(&config);
  if (err != ESP_OK) {
    Serial.printf("Camera initialization failed with error 0x%x", err);
    return;
  }

  WiFi.begin(ssid, password);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(1000);
    Serial.println("Connecting to WiFi...");
  }
  Serial.println("Connected to WiFi");
}

void loop() {
  if (digitalRead(PIR_PIN)) {
    captureImage();
    delay(5000);
  }
}

void captureImage() {
  camera_fb_t* fb = NULL;
  fb = esp_camera_fb_get();
  if (!fb) {
    Serial.println("Failed to capture image");
    return;
  }
  Serial.println("Image captured");

  // 在这里可以将图像数据保存到SD卡或通过网络发送
  // ...

  esp_camera_fb_return(fb);
}

要点解读:
这段代码使用了ESP32-CAM的摄像头功能来进行运动检测和图像捕获。
在setup函数中,它初始化了摄像头和WiFi连接,并设置了摄像头的配置参数。
在主循环中,它通过PIR传感器检测到运动时调用captureImage函数进行图像捕获,并延迟5秒后再次检测运动。

案例2:使用ESP32-CAM和OpenCV进行运动检测和图像捕获

#include "esp_camera.h"
#include <WiFi.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

#define PIR_PIN 13
#define CAMERA_MODEL_AI_THINKER

const char* ssid = "YourWiFiSSID";
const char* password = "YourWiFiPassword";

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  pinMode(PIR_PIN, INPUT_PULLUP);

  camera_config_t config;
  config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0;
  config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0;
  config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM;
  config.pin_d1 = Y3_GPIO_NUM;
  config.pin_d2 = Y4_GPIO_NUM;
  config.pin_d3 = Y5_GPIO_NUM;
  config.pin_d4 = Y6_GPIO_NUM;
  config.pin_d5 = Y7_GPIO_NUM;
  config.pin_d6 = Y8_GPIO_NUM;
  config.pin_d7 = Y9_GPIO_NUM;
  config.pin_xclk = XCLK_GPIO_NUM;
  config.pin_pclk = PCLK_GPIO_NUM;
  config.pin_vsync = VSYNC_GPIO_NUM;
  config.pin_href = HREF_GPIO_NUM;
  config.pin_sscb_sda = SIOD_GPIO_NUM;
  config.pin_sscb_scl = SIOC_GPIO_NUM;
  config.pin_pwdn = PWDN_GPIO_NUM;
  config.pin_reset = RESET_GPIO_NUM;
  config.xclk_freq_hz = 20000000;
  config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG;

  if (psramFound()) {
    config.frame_size = FRAMESIZE_UXGA;
    config.jpeg_quality = 10;
    config.fb_count = 2;
  } else {
    config.frame_size = FRAMESIZE_SVGA;
    config.jpeg_quality = 12;
    config.fb_count = 1;
  }

  esp_err_t err = esp_camera_init(&config);
  if (err != ESP_OK) {
    Serial.printf("Camera initialization failed with error 0x%x", err);
    return;
  }

  WiFi.begin(ssid, password);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(1000);
    Serial.println("Connecting to WiFi...");
  }
  Serial.println("Connected to WiFi");
}

void loop() {
  if (digitalRead(PIR_PIN)) {
    captureImage();
    delay(5000);
  }
}

void captureImage() {
  camera_fb_t* fb = NULL;
  fb = esp_camera_fb_get();
  if (!fb) {
    Serial.println("Failed to capture image");
    return;
  }
  Serial.println("Image captured");

  cv::Mat image(fb->height, fb->width, CV_8UC3, fb->buf);
  
  // 在这里可以使用OpenCV进行运动检测、图像处理等操作
  // ...

  esp_camera_fb_return(fb);
}

要点解读:
这段代码与前一个例子相似,但添加了对OpenCV库的依赖,可以进行更复杂的图像处理和运动检测。
在captureImage函数中,它将ESP32-CAM捕获的图像数据转换为OpenCV的Mat对象,然后可以使用OpenCV进行运动检测和图像处理。

案例3:使用ESP32-CAM运动检测和图像上传到FTP服务器

#include "esp_camera.h"
#include <WiFi.h>
#include <ESP32_FTPClient.h>

#define PIR_PIN 13
#define CAMERA_MODEL_AI_THINKER

const char* ssid = "YourWiFiSSID";
const char* password = "YourWiFiPassword";
const char* ftpServer = "YourFTPServer";
const char* ftpUser = "YourFTPUsername";
const char* ftpPassword = "YourFTPPassword";

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  pinMode(PIR_PIN, INPUT_PULLUP);

  camera_config_t config;
  // 配置摄像头参数,与前面的例子相似

  esp_err_t err = esp_camera_init(&config);
  if (err != ESP_OK) {
    Serial.printf("Camera initialization failed with error 0x%x", err);
    return;
  }

  WiFi.begin(ssid, password);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(1000);
    Serial.println("Connecting to WiFi...");
  }
  Serial.println("Connected to WiFi");
}

void loop() {
  if (digitalRead(PIR_PIN)) {
    captureImage();
    delay(5000);
  }
}

void captureImage() {
  camera_fb_t* fb = NULL;
  fb = esp_camera_fb_get();
  if (!fb) {
    Serial.println("Failed to capture image");
    return;
  }
  Serial.println("Image captured");

  FTPClient ftp;
  if (ftp.connect(ftpServer, ftpUser, ftpPassword)) {
    if (ftp.cwd("/path/to/directory")) {
      if (ftp.put(fb->buf, fb->len, "image.jpg", FTP_IMAGE)) {
        Serial.println("Image uploaded to FTP server");
      } else {
        Serial.println("Failed to upload image to FTP server");
      }
    } else {
      Serial.println("Failed to change directory on FTP server");
    }
    ftp.disconnect();
  } else {
    Serial.println("Failed to connect to FTP server");
  }

  esp_camera_fb_return(fb);
}

要点解读:
这段代码与前两个例子相似,但添加了对ESP32_FTPClient库的依赖,可以将图像上传到FTP服务器。
在captureImage函数中,它使用ESP32-CAM捕获的图像数据,并使用FTPClient库连接到FTP服务器,并将图像上传到指定目录。

esp32cam实现目标物检测,Arduino 手册,智能家居,智能家居,c++,物联网,嵌入式硬件,服务器,Arduino,ESP32-CAM运动检测
案例4:ESP32-CAM运动检测和图像捕获

#include "esp_camera.h"

#define PIR_PIN 13
#define LED_PIN 4

const int threshold = 1000;

bool motionDetected = false;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  pinMode(PIR_PIN, INPUT);
  pinMode(LED_PIN, OUTPUT);
  cameraSetup();
}

void loop() {
  int motionValue = digitalRead(PIR_PIN);

  if (motionValue == HIGH) {
    if (!motionDetected) {
      captureImage();
      motionDetected = true;
    }
    digitalWrite(LED_PIN, HIGH);
  } else {
    motionDetected = false;
    digitalWrite(LED_PIN, LOW);
  }

  delay(1000);
}

void cameraSetup() {
  camera_config_t config;
  config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0;
  config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0;
  config.pin_d0 = 5;
  config.pin_d1 = 18;
  config.pin_d2 = 19;
  config.pin_d3 = 21;
  config.pin_d4 = 36;
  config.pin_d5 = 39;
  config.pin_d6 = 34;
  config.pin_d7 = 35;
  config.pin_xclk = 0;
  config.pin_pclk = 22;
  config.pin_vsync = 25;
  config.pin_href = 23;
  config.pin_sscb_sda = 26;
  config.pin_sscb_scl = 27;
  config.pin_pwdn = 32;
  config.pin_reset = -1;
  config.xclk_freq_hz = 20000000;
  config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG;
  config.frame_size = FRAMESIZE_SVGA;
  config.jpeg_quality = 10;
  config.fb_count = 2;

  esp_err_t err = esp_camera_init(&config);
  if (err != ESP_OK) {
    Serial.printf("Camera initialization failed with error 0x%x", err);
    while (1) {
      delay(1000);
    }
  }
}

void captureImage() {
  camera_fb_t* fb = esp_camera_fb_get();
  if (!fb) {
    Serial.println("Camera capture failed");
    return;
  }

  if (fb->len > threshold) {
    Serial.println("Motion detected! Capturing image...");
    // 处理图像
  }

  esp_camera_fb_return(fb);
}

要点解读:
使用了ESP32-CAM模块和PIR传感器来实现运动检测。
当PIR传感器检测到运动时,LED灯亮起,并捕获图像。
在setup()函数中初始化串口和摄像头。
在loop()函数中读取PIR传感器的值,并根据值的变化进行相应的操作。
cameraSetup()函数用于初始化摄像头。
captureImage()函数用于捕获图像,并在图像大小超过阈值时进行处理。

案例5:ESP32-CAM运动检测和图像上传到FTP服务器

#include "esp_camera.h"
#include <WiFi.h>
#include <WiFiClient.h>
#include <ESP_FTPClient.h>

#define PIR_PIN 13
#define LED_PIN 4

const char* ssid = "YourWiFiSSID";
const char* password = "YourWiFiPassword";
const char* ftpServer = "YourFTPServer";
const char* ftpUser = "YourFTPUser";
const char* ftpPassword = "YourFTPPassword";

bool motionDetected = false;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  pinMode(PIR_PIN, INPUT);
  pinMode(LED_PIN, OUTPUT);
  cameraSetup();
  connectWiFi();
}

void loop() {
  int motionValue = digitalRead(PIR_PIN);

  if (motionValue == HIGH) {
    if (!motionDetected) {
      captureImage();
      motionDetected = true;
    }
    digitalWrite(LED_PIN, HIGH);
  } else {
    motionDetected = false;
    digitalWrite(LED_PIN, LOW);
  }

  delay(1000);
}

void cameraSetup() {
  // 摄像头初始化
}

void connectWiFi() {
  WiFi.begin(ssid, password);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(1000);
    Serial.println("Connecting toWiFi...");
  }
  Serial.println("Connected to WiFi");
}

void captureImage() {
  camera_fb_t* fb = esp_camera_fb_get();
  if (!fb) {
    Serial.println("Camera capture failed");
    return;
  }

  if (fb->len > 0) {
    Serial.println("Motion detected! Capturing image...");

    WiFiClient client;
    ESP_FTPClient ftp(client);
    if (ftp.begin(ftpServer, ftpUser, ftpPassword)) {
      if (ftp.put(fb->buf, fb->len, "motion.jpg")) {
        Serial.println("Image uploaded successfully");
      } else {
        Serial.println("Image upload failed");
      }
      ftp.end();
    } else {
      Serial.println("FTP connection failed");
    }
  }

  esp_camera_fb_return(fb);
}

要点解读:
在案例1的基础上,添加了与FTP服务器的连接,并将图像上传到服务器。
在setup()函数中初始化串口、摄像头和WiFi连接。
在connectWiFi()函数中连接到WiFi网络。
在captureImage()函数中,使用ESP_FTPClient库将图像上传到FTP服务器。
需要替换ssid和password为您的WiFi网络的凭据,以及ftpServer、ftpUser和ftpPassword为您的FTP服务器的凭据。

案例6:ESP32-CAM运动检测和图像推送到Telegram

#include "esp_camera.h"
#include <WiFi.h>
#include <UniversalTelegramBot.h>

#define PIR_PIN 13
#define LED_PIN 4

const char* ssid = "YourWiFiSSID";
const char* password = "YourWiFiPassword";
const char* telegramToken = "YourTelegramBotToken";
const int telegramChatId = YourTelegramChatId;

bool motionDetected = false;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  pinMode(PIR_PIN, INPUT);
  pinMode(LED_PIN, OUTPUT);
  cameraSetup();
  connectWiFi();
}

void loop() {
  int motionValue = digitalRead(PIR_PIN);

  if (motionValue == HIGH) {
    if (!motionDetected) {
      captureImage();
      motionDetected = true;
    }
    digitalWrite(LED_PIN, HIGH);
  } else {
    motionDetected = false;
    digitalWrite(LED_PIN, LOW);
  }

  delay(1000);
}

void cameraSetup() {
  // 摄像头初始化
}

void connectWiFi() {
  WiFi.begin(ssid, password);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(1000);
    Serial.println("Connecting to WiFi...");
  }
  Serial.println("Connected to WiFi");
}

void captureImage() {
  camera_fb_t* fb = esp_camera_fb_get();
  if (!fb) {
    Serial.println("Camera capture failed");
    return;
  }

  if (fb->len > 0) {
    Serial.println("Motion detected! Capturing image...");

    WiFiClientSecure client;
    UniversalTelegramBot bot(telegramToken, client);
    if (client.connect("api.telegram.org", 443)) {
      String photoName = "/motion.jpg";
      if (fb->len > 512 * 1024) {
        photoName = "/motion.png";
      }
      if (bot.sendPhotoByBinary(telegramChatId, fb->buf, fb->len, photoName)) {
        Serial.println("Image sent to Telegram");
      } else {
        Serial.println("Sending image to Telegram failed");
      }
      client.stop();
    } else {
      Serial.println("Telegram connection failed");
    }
  }

  esp_camera_fb_return(fb);
}

要点解读:
在案例1的基础上,添加了与Telegram的连接,并将图像推送到Telegram聊天。
在setup()函数中初始化串口、摄像头和WiFi连接。
在connectWiFi()函数中连接到WiFi网络。
在captureImage()函数中,使用UniversalTelegramBot库将图像作为二进制数据发送到Telegram。
需要替换ssid和password为您的WiFi网络的凭据,以及telegramToken和telegramChatId为您的Telegram机器人的凭据。
这些案例提供了ESP32-CAM运动检测和图像捕获的实际应用程序示例。案例1展示了如何使用PIR传感器检测运动,并在检测到运动时捕获图像。案例2在案例1的基础上,将图像上传到FTP服务器。案例3则演示了将图像推送到Telegram聊天。这些示例代码可以作为起点,根据您的需求进行进一步的定制和扩展。需要注意的是,这些示例假设您已经正确配置了ESP32-CAM模块、PIR传感器和相关的库文件。此外,您还需要替换代码中的一些参数,如WiFi网络的凭据、FTP服务器的凭据、Telegram机器人的凭据等,以使其适应您的环境和配置。

这些示例代码为您提供了在ESP32-CAM上实现运动检测和图像捕获的基础。您可以根据自己的需求和创意,进一步扩展这些代码,例如添加图像处理功能、设置定时捕获等等。

请注意,以上案例只是为了拓展思路,可能存在错误、不适用或者不能通过编译的情况。不同的硬件平台、使用场景和Arduino版本可能会导致不同的使用方法。在实际编程中,您需要根据您自己的硬件配置、使用场景和具体需求进行调整,并进行多次实际测试。需要正确连接硬件并了解所使用的传感器和设备的规范和特性非常重要。对于涉及到硬件操作的代码,请确保在使用之前充分了解和确认所使用的引脚和电平等参数的正确性和安全性。

esp32cam实现目标物检测,Arduino 手册,智能家居,智能家居,c++,物联网,嵌入式硬件,服务器,Arduino,ESP32-CAM运动检测文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843658.html

到了这里,关于【雕爷学编程】Arduino智能家居之ESP32-CAM运动检测和图像捕获的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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    2024年01月25日
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