【花雕动手做】K10实验之人脸检测相关数据显示在屏幕上

行空板K10是一款专为快速体验物联网和学习人工智能而设计的开发学习板，100%采用国产芯片，知识产权自主可控，符合信息科技课程中编程学习、物联网及人工智能等教学需求。该板集成2.8寸LCD彩屏、WiFi蓝牙、摄像头、麦克风、扬声器、RGB指示灯、多种传感器及丰富的扩展接口。凭借高度集成的板载资源，教学过程中无需额外连接其他设备，便可轻松实现传感器控制、物联网应用以及人脸识别、语音识别、语音合成等AI人工智能项目。

主要特点
集成摄像头&内置算法，可进行离线图像检测
集成麦克风&内置算法，可进行离线语音识别
集成扬声器&内置算法，可进行离线语音合成
2.8寸彩色屏幕，数据展示更清晰
集成度高，利于教学
接口丰富，兼容软件多，扩展性好

主打：人工智能模块



人脸检测相关说明

辅助：屏幕显示相关积木



LED控制模块

知识点：行空板 K10 人脸检测

一、什么是行空板人脸检测
行空板 K10 内置 ESP32-S3 AI 硬件加速 NPU，搭配板载摄像头，依托unihiker_k10.h内置 AI 视觉库，本地离线完****脸检测，不需要联网、不需要云端运算，设备单独就能识别画面里是否存在人脸、输出人脸坐标。
区别于人脸识别：人脸检测只找 “人脸区域”，不区分是谁；人脸识别会比对人脸特征区分不同人。
核心硬件基础
主控：ESP32-S3 内置 AI 加速器，专门处理图像识别算法；
外设：板载前置摄像头，实时采集画面；
输出载体：K10 彩色显示屏、RGB 彩灯、扬声器、按键；
存储：TF 卡可保存人脸截图、训练模型。

二、核心基础功能
1、离线实时检测
摄像头持续刷新画面，AI 实时框选画面内所有人脸，输出人脸左上角、右下角坐标，能获取人脸宽度、高度。
2、画面可视化标记
画布直接绘制红色矩形框，把识别到的人脸圈出来，直观展示检测结果。
3、状态联动反馈
检测到人脸 / 无人脸可联动硬件：
RGB 彩灯：有人脸亮绿灯、无人脸亮红灯；
音频：检测到人脸播放提示音；
屏幕文字：实时打印「检测到人脸」「未识别人脸」；
4、配套拓展功能
人脸抓拍：检测到人脸自动保存截图到 TF 卡；
延时计数：持续 3 秒检测到人脸再触发动作，过滤瞬间路过干扰；
多人脸识别：支持同时识别画面内多张人脸。

三、底层运行逻辑
摄像头采集图像数据流；
NPU 硬件加速运行轻量化人脸检测模型；
算法输出人脸矩形坐标数据；
程序读取坐标，在屏幕画布绘制方框；
循环持续采集 + 推理，实现实时动态追踪人脸。



四、两种编程实现方式（Mind+）

方式 1：图形化积木（新手首选，无编译报错）
扩展库加载「AI 视觉 - 人脸检测」，积木逻辑：
初始化摄像头、AI 人脸检测；
循环采集画面；
判断是否检测到人脸；
分支：有人脸→画框、亮绿灯、播放提示音；无人脸→清框、红灯；
优势：不用处理库冲突、无多重定义报错，课堂教学首选。

方式 2：C/C++ 代码（进阶自主开发）
依托unihiker_k10.h内置 AI 接口，核心流程：
初始化摄像头 AI 模块 k10.initAI()；
循环调用人脸检测函数获取人脸数组；
判断人脸数量大于 0，遍历所有人脸坐标；
画布绘制矩形框标记人脸；
联动灯光、音频、存储。

五、典型落地应用场景
1、人脸门禁提醒装置
检测到人脸自动亮绿灯、播放欢迎音效，无人时红灯待机；可拓展继电器控制门锁。
2、课堂人脸考勤记录仪
持续检测画面内人脸，检测到人脸自动抓拍保存照片到 TF 卡，记录到场人员画面。
3、桌面智能护眼监测
检测人脸距离屏幕过近时，屏幕弹出提示文字、蜂鸣器报警，提醒保持观看距离。
4、智能人体感应灯光
识别到人脸自动开启 RGB 氛围灯，人脸离开几秒后自动关灯。
5、互动趣味装置
对准屏幕人脸触发特效、播放音乐，人脸消失特效关闭。

六、使用优缺点
优势
完全离线本地运行，不用 WiFi、不用物联网平台，断网也能用；
ESP32-S3 硬件 AI 加速，画面流畅不卡顿，不占用 CPU；
配套 K10 屏幕、灯光、音频、TF 卡全套硬件，拓展简单；
Mind + 图形化 + 代码双模式，零基础、进阶学员都适配；
接口高度封装，不用学习复杂 AI 算法，直接调用现成函数。
局限
仅支持人脸检测，原生不自带人脸比对（区分不同人），如需人脸识别需要额外训练模型；
光线过暗、侧脸、遮挡口罩会降低识别准确率；
高帧率连续抓拍会小幅占用内存，多 AI 任务（人脸 + 物体识别）同时运行会卡顿；
抓拍图片默认覆盖存储，如需多图存档需要自定义命名逻辑。

七、实操关键注意事项
光线充足：暗光环境识别率大幅下降，建议室内正常灯光下实验；
人脸正对摄像头：侧脸、低头、口罩遮挡容易漏检；
硬件初始化顺序：必须先k10.begin()、初始化摄像头，再开启 AI 人脸检测；
不要叠加多余图形库（TFT_eSPI），避免多重定义编译报错；
循环内减少delay()阻塞延时，否则人脸画面卡顿、检测失效；
抓拍保存照片需提前执行k10.initSDFile()初始化 TF 卡。

【花雕动手做】行空板 K10 系列实验之人脸检测相关数据显示在屏幕上
实验开源代码

// 引入行空板K10底层硬件驱动，封装屏幕、摄像头、RGB、画布等硬件接口
#include "unihiker_k10.h"
// 引入AI视觉识别专用库，提供人脸、物体检测相关AI推理接口
#include "AIRecognition.h"

// 实例化行空板全局硬件主对象，所有屏幕、摄像头操作依赖该对象
UNIHIKER_K10  k10;
// 屏幕旋转参数，2代表常规正向显示，可填0/1/2/3切换横竖屏翻转
uint8_t       screen_dir=2;
// AI视觉识别实例，用于开启人脸检测、读取人脸坐标尺寸数据
AIRecognition ai;

// 上电/复位仅执行一次的硬件初始化入口
void setup() {
        // 初始化行空板底层总线、屏幕、摄像头外设
        k10.begin();
        // 根据设定方向初始化显示屏驱动
        k10.initScreen(screen_dir);
        // 初始化AI硬件加速器NPU，加载AI推理底层资源
        ai.initAi();
        // 初始化摄像头背景画面渲染功能，支持摄像头画面直接投屏屏幕
        k10.initBgCamerImage();
        // 初始默认关闭摄像头画面预览
        k10.setBgCamerImage(false);
        // 创建屏幕绘图缓存画布，绘图先存入缓存再统一刷新，消除屏幕闪烁
        k10.creatCanvas();
        // 临时切换AI为无识别模式，清空上一轮残留AI模型
        ai.switchAiMode(ai.NoMode);
        // 设置屏幕整体背景颜色为纯黑色 0x000000
        k10.setScreenBackground(0x000000);
        // 开启摄像头实时画面投屏，屏幕持续显示摄像头取景画面
        k10.setBgCamerImage(true);
        // 切换AI工作模式为人脸检测模式，加载人脸检测轻量化模型开始推理
        ai.switchAiMode(ai.Face);
        // 刷新画布，将初始化后的摄像头画面输出到屏幕
        k10.canvas->updateCanvas();
}

// 主循环函数，初始化完成后无限循环执行检测逻辑
void loop() {
        // 判断AI是否成功检测到人脸
        if (ai.isDetectContent(AIRecognition::Face)) {
                // 拼接字符串，读取人脸矩形高度，在画布第6行白色文字打印
                k10.canvas->canvasText((String("      人脸长：") + String(ai.getFaceData(AIRecognition::Length))), 6, 0xFFFFFF);
                // 读取人脸矩形宽度，第7行浅粉色文字输出
                k10.canvas->canvasText((String("      人脸宽：") + String(ai.getFaceData(AIRecognition::Width))), 7, 0xFFCCCC);
                // 读取人脸中心点X轴坐标，第8行浅紫色文字输出
                k10.canvas->canvasText((String("人脸中心坐标X：") + String(ai.getFaceData(AIRecognition::CenterX))), 8, 0xCCCCFF);
                // 读取人脸中心点Y轴坐标，第9行浅绿色文字输出
                k10.canvas->canvasText((String("人脸中心坐标Y：") + String(ai.getFaceData(AIRecognition::CenterY))), 9, 0x99FF99);
                // 将画布上新增的尺寸、坐标文字刷新到屏幕显示
                k10.canvas->updateCanvas();
        }
        // 阻塞延时1000毫秒，每秒刷新一次人脸数据，降低CPU占用
        delay(1000);
}
复制代码

代码解读

一、头文件与全局对象定义

#include "unihiker_k10.h"
复制代码

行空板 K10 硬件驱动库，提供屏幕、摄像头、画布等底层硬件操作接口。

#include "AIRecognition.h"
复制代码

AI 视觉识别专用库，依托 ESP32-S3 内置 NPU 硬件加速，实现离线人脸检测、人脸数据读取功能。

UNIHIKER_K10  k10;
复制代码

行空板全局硬件对象，控制屏幕、摄像头、画布等所有外设。

uint8_t       screen_dir=2;
复制代码

屏幕方向参数，2 为正向显示，可修改 0/1/2/3 切换屏幕翻转。

AIRecognition ai;
复制代码

AI 识别功能实例，用于切换识别模式、检测人脸、获取人脸尺寸坐标数据。

二、setup () 上电初始化（仅执行 1 次）

k10.begin()：初始化主板全部底层硬件总线；
k10.initScreen(screen_dir)：按设定方向初始化显示屏；
ai.initAi()：初始化板载 AI 硬件加速器 NPU，准备运行 AI 识别模型；
k10.initBgCamerImage()：初始化摄像头画面后台渲染功能；
k10.setBgCamerImage(false)：初始化阶段先关闭摄像头画面；
k10.creatCanvas()：创建绘图缓存画布，绘图先存缓存再统一刷新，防止闪屏；
ai.switchAiMode(ai.NoMode)：清空 AI 识别模式，清除上一次模型残留，避免冲突；
k10.setScreenBackground(0x000000)：设置屏幕底色为黑色；
k10.setBgCamerImage(true)：开启摄像头实时画面，屏幕持续显示摄像头取景画面；
ai.switchAiMode(ai.Face)：切换 AI 工作模式为人脸检测，加载人脸检测模型，开始实时识别人脸；
k10.canvas->updateCanvas()：刷新画布，将摄像头画面显示到屏幕。

三、loop () 主循环，程序无限重复执行

if (ai.isDetectContent(AIRecognition::Face))
复制代码

判断当前画面中是否检测到人脸，检测到才执行内部打印逻辑。
ai.getFaceData(AIRecognition::Length)：读取人脸矩形高度；
ai.getFaceData(AIRecognition::Width)：读取人脸矩形宽度；
ai.getFaceData(AIRecognition::CenterX)：读取人脸框中心点 X 坐标；
ai.getFaceData(AIRecognition::CenterY)：读取人脸框中心点 Y 坐标；
四条 canvasText 分别在屏幕 6、7、8、9 行，用不同颜色打印人脸尺寸与坐标信息；
updateCanvas()刷新文字到屏幕。
delay(1000)：阻塞延时 1 秒，每秒刷新一次人脸数据，降低硬件运算压力。

四、整体运行逻辑

开机后屏幕实时显示摄像头画面，自动开启离线人脸检测；
镜头内出现人脸时，屏幕打印人脸长宽、人脸中心 XY 坐标；
镜头无人脸时，不打印任何数据；
每秒更新一次识别信息。

案例特点
本地离线 AI，无需 WiFi、云端，仅依靠硬件 NPU 完****脸检测；
直接输出人脸坐标、尺寸，可拓展人脸追踪、距离判断、人脸抓拍项目；
摄像头画面实时预览，直观观察识别效果。

Mind+图形编程



测试人脸图片

实验场景图与视频记录