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[Micropython]Micropython玩转ESP32P4：绑定AI相关模块

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2025-8-9 18:01:14 [显示全部楼层]
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[Micropython] Micropython玩转ESP32P4：绑定AI相关模块

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本帖最后由 PY学习笔记 于 2025-8-9 19:07 编辑

近期，dfrobot出了一款新的开发板——FireBeetle 2 ESP32-P4，板载ESP32P4，虽然没有内置的WIFI和BLE，但是它的性能十分的高，所以很有幸能体验到这款开发板
1.开发板介绍
FireBeetle 2 ESP32-P4有很多种外设:
  • Type-C USB CDC：Type-C USB烧录、调试接口
  • IO3/LED：板载LED引脚
  • Power LED：主板电源指示灯
  • RST：复位按键
  • IO35/BOOT：IO引脚/BOOT按键
  • MIC: MEMS PDM麦克风
  • HIGH-SPEED USB OTG 2.0: Type-C高速USB OTG 2.0
  • ESP32-P4：ESP32-P4芯片
  • MIPI-DSI: 两通道MIPI-DSI屏幕（兼容树莓派4B DSI屏幕线序）
  • MIPI-CSI: 两通道MIPI-DSI屏幕（兼容树莓派4B CSI摄像头线序）
  • TF Card: TF卡插槽
  • 16MB FLASH: 16MB Flash存储
  • ESP32-C6：ESP32-C6-MINI-1模组，通过SDIO与ESP32-P4连接，用于扩展WiFi、蓝牙

2.绑定AI相关模块
在github上面，有一个大佬分享了一个将EspDL绑定到micropython中，但是还少了一个猫咪识别的模型，所以自己做了一个，仓库地址如下：
接着需要将驱动也绑定进来，修改~/esp/micropython.cmake如下：
  1. include(${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/micropython_csi_camera/micropython.cmake)

  2. include(${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/mp_jpeg/src/micropython.cmake)

  3. include(${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/mp_esp_dl_models/src/micropython.cmake)
复制代码
再次编译即可使用。
3.体验AI相关模块
首先是人脸检测：
  1. from espdl import FaceDetector

  2. from jpeg import Decoder, Encoder

  3. 

  4. decoder = Decoder()

  5. # 捕获并处理图像

  6. img = open("human_face.jpg", "rb").read()  # 捕获原始图像（通常是JPEG格式）

  7. wh = decoder.get_img_info(img)# 获取图像的宽度和高度

  8. # 获取图像的宽度和高度

  9. width, height = wh

  10. encoder = Encoder(width=width, height=height, pixel_format="RGB888")

  11. face_detector = FaceDetector(width=width, height=height)

  12. 

  13. 

  14. framebuffer = decoder.decode(img)  # 转换为RGB888格式

  15. # 将memoryview转换为bytearray以便修改

  16. framebuffer = bytearray(framebuffer)

  17. # 运行人脸检测

  18. results = face_detector.run(framebuffer)

  19. 

  20. # 绘制边框

  21. def draw_rectangle(buffer, width, height, x, y, w, h, list1, color=(255, 0, 0)):

  22.     """

  23.     在RGB888格式的图像缓冲区上绘制矩形边框

  24.     :param buffer: 图像缓冲区

  25.     :param width: 图像宽度

  26.     :param height: 图像高度

  27.     :param x: 边框左上角的x坐标

  28.     :param y: 边框左上角的y坐标

  29.     :param w: 边框宽度

  30.     :param h: 边框高度

  31.     :param color: 边框颜色（RGB格式）

  32.     """

  33.     # 辅助函数：设置单个像素的颜色

  34.     def set_pixel(buffer, width, x, y, color):

  35.         offset = (y * width + x) * 3

  36.         buffer[offset] = color[0]  # R

  37.         buffer[offset + 1] = color[1]  # G

  38.         buffer[offset + 2] = color[2]  # B

  39. 

  40.     # 辅助函数：绘制更大的点

  41.     def draw_large_dot(buffer, width, x, y, color, size=3):

  42.         for i in range(x - size, x + size + 1):

  43.             for j in range(y - size, y + size + 1):

  44.                 if 0 <= i < width and 0 <= j < height:

  45.                     set_pixel(buffer, width, i, j, color)

  46. 

  47.     # 绘制上边框

  48.     for i in range(x, x + w):

  49.         if 0 <= i < width and 0 <= y < height:

  50.             set_pixel(buffer, width, i, y, color)

  51. 

  52.     # 绘制下边框

  53.     for i in range(x, x + w):

  54.         if 0 <= i < width and 0 <= y + h < height:

  55.             set_pixel(buffer, width, i, y + h, color)

  56. 

  57.     # 绘制左边框

  58.     for j in range(y, y + h):

  59.         if 0 <= j < height and 0 <= x < width:

  60.             set_pixel(buffer, width, x, j, color)

  61. 

  62.     # 绘制右边框

  63.     for j in range(y, y + h):

  64.         if 0 <= j < height and 0 <= x + w < width:

  65.             set_pixel(buffer, width, x + w, j, color)

  66. 

  67.     # 绘制特征点

  68.     if list1:

  69.         draw_large_dot(buffer, width, list1[0], list1[1], (0, 0, 255), size=2)

  70.         draw_large_dot(buffer, width, list1[2], list1[3], (0, 0, 255), size=2)

  71.         draw_large_dot(buffer, width, list1[4], list1[5], (0, 255, 0), size=2)

  72.         draw_large_dot(buffer, width, list1[6], list1[7], (255, 0, 0), size=2)

  73.         draw_large_dot(buffer, width, list1[8], list1[9], (255, 0, 0), size=2)

  74. if results:

  75.     # 在图像上绘制人脸边框

  76.     for face in results:

  77.         print(face)

  78.         x1, y1, x2, y2 = face['box']

  79.         draw_rectangle(framebuffer, width, height, x1, y1, x2 - x1, y2 - y1, face['features'], color=(255, 0, 0))  # 使用红色边框

  80. 

  81. # 将带有边框的图像重新编码为JPEG格式并保存

  82. marked_img = encoder.encode(framebuffer)

  83. with open("marked_image.jpg", "wb") as f:

  84.     f.write(marked_img)</span>
复制代码

Micropython玩转ESP32P4：绑定AI相关模块图1
行人检测：
  1. from espdl import HumanDetector

  2. from jpeg import Decoder, Encoder

  3. ​

  4. ​

  5. decoder = Decoder()

  6. encoder = Encoder(width=640, height=480,pixel_format="RGB888")

  7. human_detector = HumanDetector(width=640, height=480)

  8. ​

  9. # 捕获并处理图像

  10. img = open("pedestrian.jpg", "rb").read()  # 捕获原始图像（通常是JPEG格式）

  11. framebuffer = decoder.decode(img)  # 转换为RGB888格式

  12. # 将memoryview转换为bytearray以便修改

  13. framebuffer = bytearray(framebuffer)

  14. # 运行行人检测

  15. results = human_detector.run(framebuffer)

  16. ​

  17. # 绘制边框

  18. def draw_rectangle(buffer, width, height, x, y, w, h, color=(255, 0, 0)):

  19.     """

  20.     在RGB888格式的图像缓冲区上绘制矩形边框

  21.     :param buffer: 图像缓冲区

  22.     :param width: 图像宽度

  23.     :param height: 图像高度

  24.     :param x: 边框左上角的x坐标

  25.     :param y: 边框左上角的y坐标

  26.     :param w: 边框宽度

  27.     :param h: 边框高度

  28.     :param color: 边框颜色（RGB格式）

  29.     """

  30.     # 辅助函数：设置单个像素的颜色

  31.     def set_pixel(buffer, width, x, y, color):

  32.         offset = (y * width + x) * 3

  33.         buffer[offset] = color[0]  # R

  34.         buffer[offset + 1] = color[1]  # G

  35.         buffer[offset + 2] = color[2]  # B

  36. ​

  37.     # 绘制上边框

  38.     for i in range(x, x + w):

  39.         if 0 <= i < width and 0 <= y < height:

  40.             set_pixel(buffer, width, i, y, color)

  41. ​

  42.     # 绘制下边框

  43.     for i in range(x, x + w):

  44.         if 0 <= i < width and 0 <= y + h < height:

  45.             set_pixel(buffer, width, i, y + h, color)

  46. ​

  47.     # 绘制左边框

  48.     for j in range(y, y + h):

  49.         if 0 <= j < height and 0 <= x < width:

  50.             set_pixel(buffer, width, x, j, color)

  51. ​

  52.     # 绘制右边框

  53.     for j in range(y, y + h):

  54.         if 0 <= j < height and 0 <= x + w < width:

  55.             set_pixel(buffer, width, x + w, j, color)

  56. ​

  57. # 在图像上绘制边框

  58. for face in results:

  59.     print(face)

  60.     x1, y1, x2, y2 = face['box']

  61.     draw_rectangle(framebuffer, 640, 480, x1, y1, x2-x1, y2-y1, color=(255, 0, 0))  # 使用红色边框

  62.     

  63. # 将带有边框的图像重新编码为JPEG格式并保存

  64. marked_img = encoder.encode(framebuffer)

  65. with open("marked_image1.jpg", "wb") as f:

  66.     f.write(marked_img)
复制代码

Micropython玩转ESP32P4：绑定AI相关模块图2
猫咪检测：
  1. from espdl import CatDetector

  2. from jpeg import Decoder, Encoder

  3. ​

  4. decoder = Decoder()

  5. # 捕获并处理图像

  6. img = open("cat.jpg", "rb").read()  # 捕获原始图像（通常是JPEG格式）

  7. wh = decoder.get_img_info(img)# 获取图像的宽度和高度

  8. # 获取图像的宽度和高度

  9. width, height = wh

  10. encoder = Encoder(width=width, height=height, pixel_format="RGB888")

  11. cat_detector = CatDetector(width=width, height=height)

  12. ​

  13. ​

  14. framebuffer = decoder.decode(img)  # 转换为RGB888格式

  15. # 将memoryview转换为bytearray以便修改

  16. framebuffer = bytearray(framebuffer)

  17. # 运行猫咪检测

  18. results = cat_detector.run(framebuffer)

  19. ​

  20. # 绘制边框

  21. def draw_rectangle(buffer, width, height, x, y, w, h, list1, color=(255, 0, 0)):

  22.     """

  23.     在RGB888格式的图像缓冲区上绘制矩形边框

  24.     :param buffer: 图像缓冲区

  25.     :param width: 图像宽度

  26.     :param height: 图像高度

  27.     :param x: 边框左上角的x坐标

  28.     :param y: 边框左上角的y坐标

  29.     :param w: 边框宽度

  30.     :param h: 边框高度

  31.     :param color: 边框颜色（RGB格式）

  32.     """

  33.     # 辅助函数：设置单个像素的颜色

  34.     def set_pixel(buffer, width, x, y, color):

  35.         offset = (y * width + x) * 3

  36.         buffer[offset] = color[0]  # R

  37.         buffer[offset + 1] = color[1]  # G

  38.         buffer[offset + 2] = color[2]  # B

  39. ​

  40.     # 辅助函数：绘制更大的点

  41.     def draw_large_dot(buffer, width, x, y, color, size=3):

  42.         for i in range(x - size, x + size + 1):

  43.             for j in range(y - size, y + size + 1):

  44.                 if 0 <= i < width and 0 <= j < height:

  45.                     set_pixel(buffer, width, i, j, color)

  46. ​

  47.     # 绘制上边框

  48.     for i in range(x, x + w):

  49.         if 0 <= i < width and 0 <= y < height:

  50.             set_pixel(buffer, width, i, y, color)

  51. ​

  52.     # 绘制下边框

  53.     for i in range(x, x + w):

  54.         if 0 <= i < width and 0 <= y + h < height:

  55.             set_pixel(buffer, width, i, y + h, color)

  56. ​

  57.     # 绘制左边框

  58.     for j in range(y, y + h):

  59.         if 0 <= j < height and 0 <= x < width:

  60.             set_pixel(buffer, width, x, j, color)

  61. ​

  62.     # 绘制右边框

  63.     for j in range(y, y + h):

  64.         if 0 <= j < height and 0 <= x + w < width:

  65.             set_pixel(buffer, width, x + w, j, color)

  66. ​

  67.     # 绘制特征点

  68.     if list1:

  69.         draw_large_dot(buffer, width, list1[0], list1[1], (0, 0, 255), size=2)

  70.         draw_large_dot(buffer, width, list1[2], list1[3], (0, 0, 255), size=2)

  71.         draw_large_dot(buffer, width, list1[4], list1[5], (0, 255, 0), size=2)

  72.         draw_large_dot(buffer, width, list1[6], list1[7], (255, 0, 0), size=2)

  73.         draw_large_dot(buffer, width, list1[8], list1[9], (255, 0, 0), size=2)

  74. if results:

  75.     # 在图像上绘制边框

  76.     for face in results:

  77.         print(face)

  78.         x1, y1, x2, y2 = face['box']

  79.         draw_rectangle(framebuffer, width, height, x1, y1, x2 - x1, y2 - y1, None, color=(255, 0, 0))  # 使用红色边框

  80. ​

  81. # 将带有边框的图像重新编码为JPEG格式并保存

  82. marked_img = encoder.encode(framebuffer)

  83. with open("marked_image4.jpg", "wb") as f:

  84.     f.write(marked_img)
复制代码

Micropython玩转ESP32P4：绑定AI相关模块图3
yolo11分类：
  1. from espdl import CocoDetector

  2. from jpeg import Decoder, Encoder

  3. ​

  4. ​

  5. decoder = Decoder()

  6. encoder = Encoder(width=405, height=540,pixel_format="RGB888")

  7. coco_detector = CocoDetector(width=405, height=540)

  8. MSCOCO_CLASSES = [

  9.     "人", "自行车", "汽车", "摩托车", "飞机", "公共汽车", "火车", "卡车", "船", "交通灯",

  10.     "消防栓", "消防水带", "停车计时器", "长椅", "鸟", "猫", "狗", "马", "羊", "牛",

  11.     "大象", "熊", "斑马", "长颈鹿", "背包", "伞", "手提包", "领带", "行李箱", "飞盘",

  12.     "滑雪板", "滑雪杖", "滑板", "冲浪板", "网球拍", "瓶子", "酒杯", "杯子", "刀叉", "碗",

  13.     "香蕉", "苹果", "三明治", "橙子", "西兰花", "胡萝卜", "热狗", "披萨", "甜甜圈", "蛋糕",

  14.     "椅子", "沙发", "盆栽", "床", "餐桌", "马桶", "电视", "笔记本电脑", "鼠标", "遥控器",

  15.     "键盘", "手机", "微波炉", "烤箱", "烤面包机", "水槽", "冰箱", "书", "时钟", "花瓶",

  16.     "剪刀", "泰迪熊", "吹风机", "牙刷"

  17. ]

  18. # 捕获并处理图像

  19. img = open("bus.jpg", "rb").read()  # 捕获原始图像（通常是JPEG格式）

  20. framebuffer = decoder.decode(img)  # 转换为RGB888格式

  21. # 将memoryview转换为bytearray以便修改

  22. framebuffer = bytearray(framebuffer)

  23. # 运行yolo11分类

  24. results = coco_detector.run(framebuffer)

  25. ​

  26. # 绘制边框

  27. def draw_rectangle(buffer, width, height, x, y, w, h, color=(255, 0, 0)):

  28.     """

  29.     在RGB888格式的图像缓冲区上绘制矩形边框

  30.     :param buffer: 图像缓冲区

  31.     :param width: 图像宽度

  32.     :param height: 图像高度

  33.     :param x: 边框左上角的x坐标

  34.     :param y: 边框左上角的y坐标

  35.     :param w: 边框宽度

  36.     :param h: 边框高度

  37.     :param color: 边框颜色（RGB格式）

  38.     """

  39.     # 辅助函数：设置单个像素的颜色

  40.     def set_pixel(buffer, width, x, y, color):

  41.         offset = (y * width + x) * 3

  42.         buffer[offset] = color[0]  # R

  43.         buffer[offset + 1] = color[1]  # G

  44.         buffer[offset + 2] = color[2]  # B

  45. ​

  46.     # 绘制上边框

  47.     for i in range(x, x + w):

  48.         if 0 <= i < width and 0 <= y < height:

  49.             set_pixel(buffer, width, i, y, color)

  50. ​

  51.     # 绘制下边框

  52.     for i in range(x, x + w):

  53.         if 0 <= i < width and 0 <= y + h < height:

  54.             set_pixel(buffer, width, i, y + h, color)

  55. ​

  56.     # 绘制左边框

  57.     for j in range(y, y + h):

  58.         if 0 <= j < height and 0 <= x < width:

  59.             set_pixel(buffer, width, x, j, color)

  60. ​

  61.     # 绘制右边框

  62.     for j in range(y, y + h):

  63.         if 0 <= j < height and 0 <= x + w < width:

  64.             set_pixel(buffer, width, x + w, j, color)

  65. ​

  66. # 在图像上绘制人脸边框

  67. for face in results:

  68.     #print(face)

  69.     x1, y1, x2, y2 = face['box']

  70.     draw_rectangle(framebuffer, 405, 540, x1, y1, x2-x1, y2-y1, color=(255, 0, 0))  # 使用红色边框

  71.     print(MSCOCO_CLASSES[face['category']],end=":")

  72.     print(str(int(face['score']*100))+"%")

  73. # 将带有边框的图像重新编码为JPEG格式并保存

  74. marked_img = encoder.encode(framebuffer)

  75. with open("marked_image2.jpg", "wb") as f:

  76.     f.write(marked_img)
复制代码
Micropython玩转ESP32P4：绑定AI相关模块图4
Micropython玩转ESP32P4：绑定AI相关模块图5

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