ESP32s3 AI摄像头 智能眼镜

【项目背景】

随着人工智能技术的飞速发展，智能设备在日常生活中的应用越来越广泛。本项目旨在通过两个ESP32s3 AI摄像头实现一个智能拍照与语音交互系统，其中一个摄像头安装小智AI固件用于语音对话，另一个摄像头通过Arduino IDE编程实现拍照功能，并将照片发送到电脑服务端进行图像分析和语音合成，最终实现一个完整的智能交互流程。
【项目目标】

1.硬件部分：
使用两个ESP32s3 AI摄像头，其中一个用于语音对话，另一个用于拍照。
通过触摸按钮触发拍照动作。
将拍摄的照片通过网络发送到电脑服务端。
2.软件部分：
在电脑服务端（使用Python编写）接收照片，调用SiliconFlow API进行图像分析。
将分析结果通过语音合成反馈给用户。
将合成的语音音频发送回ESP32s3 AI摄像头进行播放。

【硬件连接与配置】

1.硬件组件

（1）两个ESP32s3 AI摄像头
（2）一个触摸按钮
（3）电脑（运行服务端程序）
（4）网络连接（WiFi）
2.连接方式
将触摸按钮的一端连接到ESP32s3的GPIO44（TX引脚），另一端连接到地（GND）。
确保ESP32s3 AI摄像头一个安装小智AI固件并进行配置（官方文档有介绍），另一个ESP32s3 AI摄像头能正确连接到WiFi网络。
3.注册API
本项目使用的图像理解和语音合成API是“硅基流动”，硅基流动注册获取API，如方便注册，使用我的邀请码注册：https://cloud.siliconflow.cn/i/KwyEBX3e，邀请码：KwyEBX3e。共同获取免费额度。如果不方便注册，可使用我的API：sk-kxwsrzianqfxsebnihblrgyyytrrtgvvdjvdiujcuvwymrfp。

【Arduino程序实现】

1.程序功能
初始化摄像头和WiFi连接。
监听触摸按钮的状态，当按钮被按下时，拍摄一张照片。
将“photo”字符串发送到服务端，等待返回“正在拍照”的语音提示。
将拍摄的照片发送到服务端进行图像分析。
接收服务端返回的语音音频并播放。
2.关键代码解析
（1）初始化摄像头和WiFi
完整代码：ESP32S3AIcameraY.zip

#include <WiFi.h>
#include <HTTPClient.h>
#include "camera.h"
#include "ESP_I2S.h"

const char* ssid = "your_wifi_ssid";
const char* password = "your_wifi_password";
const char* serverURL = "http://your_server_ip:5000/upload";

void setup() {
  pinMode(44, INPUT); // 初始化触摸按钮引脚
  if (!initCamera()) {
    while(1); // 如果摄像头初始化失败，进入死循环
  }
  WiFi.begin(ssid, password);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(10); // 等待WiFi连接
  }
  // 初始化音频模块等其他配置...
}
复制代码

（2）拍照并发送照片

void loop() {
  if (digitalRead(44) == HIGH) { // 检测触摸按钮是否被按下
    delay(20); // 消抖
    if (digitalRead(44) == HIGH) { // 再次确认按钮状态
      // 发送“photo”字符串
      HTTPClient http;
      http.begin(serverURL);
      http.addHeader("Content-Type", "text/plain");
      int httpCode = http.POST("photo");
      if (httpCode == HTTP_CODE_OK) {
        // 播放“正在拍照”的语音提示
        // ...
      }
      // 拍摄照片并发送
      camera_fb_t *fb = esp_camera_fb_get();
      if (!fb) {
        // 摄像头捕获失败处理
        return;
      }
      http.begin(serverURL);
      http.addHeader("Content-Type", "image/jpeg");
      httpCode = http.POST(fb->buf, fb->len);
      esp_camera_fb_return(fb);
      if (httpCode == HTTP_CODE_OK) {
        // 接收语音音频并播放
        // ...
      }
    }
  }
}
复制代码

【服务端Python程序实现】

1.程序功能
（1）接收ESP32s3发送的“photo”字符串或照片数据。
（2）如果收到“photo”字符串，返回“正在拍照”的语音提示。
（3）如果收到照片数据，调用SiliconFlow API进行图像分析。
（4）将分析结果通过语音合成生成音频，并发送回ESP32s3。
2.关键代码解析1. Flask服务端
完整代码：服务端Python代码.zip

from flask import Flask, request, send_file
import requests
import base64
from openai import OpenAI

app = Flask(__name__)

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def handle_image():
    if request.data == b'photo':
        # 返回“正在拍照”的语音提示
        return send_file('taking_photo.wav', mimetype='audio/wav')
    else:
        # 处理照片数据
        image_data = request.data
        base64_image = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8')
        # 调用SiliconFlow API进行图像分析
        analysis_result = analyze_image(base64_image)
        # 语音合成分析结果
        audio_data = text_to_speech(analysis_result)
        return send_file(audio_data, mimetype='audio/wav')

def analyze_image(base64_image):
    # 调用SiliconFlow图像分析API
    # 返回分析结果文本
    pass

def text_to_speech(text):
    # 调用SiliconFlow语音合成API
    # 返回音频数据
    pass

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
复制代码

【演示视频】

【项目总结】

本项目通过ESP32s3 AI摄像头和Python服务端实现了智能拍照与语音交互功能。用户通过触摸按钮触发拍照动作，照片被发送到服务端进行图像分析，分析结果通过语音合成反馈给用户。整个系统结合了硬件设备与云端服务，展示了物联网与人工智能技术的融合应用。未来，可以进一步优化系统性能，增加更多功能，如实时视频流处理等，以满足更多应用场景的需求。

刚看完上一个帖子，下了单打算复现一个，老哥又出新的帖子了，这次更怪了哈哈哈哈