【花雕动手做】K10 实验之AB按键控制学习人脸与识别人脸

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 系列实验之通过A\B按键动态控制学习人脸与识别人脸
实验开源代码

// 引入行空板K10硬件驱动库，封装屏幕、按键、RGB彩灯、摄像头、画布全部硬件接口
#include "unihiker_k10.h"
// 引入AI视觉识别库，提供人脸录入、人脸比对识别、AI模式切换相关接口
#include "AIRecognition.h"

// 全局状态变量，volatile修饰：按键回调修改，防止编译器缓存优化，主循环实时读取识别ID
volatile float mind_n_OK;

// A/B按键按下回调函数前置声明，setup绑定按键事件时编译器需提前识别函数
void onButtonAPressed();
void onButtonBPressed();

// 实例化行空板全局硬件主对象，所有屏幕、灯光、摄像头操作均通过k10调用
UNIHIKER_K10  k10;
// 屏幕显示方向参数2，代表正向正常显示，可修改0/1/2/3切换屏幕横竖翻转
uint8_t       screen_dir=2;
// AI视觉识别实例，负责人脸模型初始化、人脸录入、人脸比对识别
AIRecognition ai;

// 上电/复位仅执行一次的硬件初始化函数
void setup() {
        // 初始化行空板底层总线、屏幕、摄像头、按键等全部硬件
        k10.begin();
        // 根据设定参数初始化显示屏驱动
        k10.initScreen(screen_dir);
        // 初始化ESP32-S3内置NPU AI硬件加速器，加载AI底层推理资源
        ai.initAi();
        // 初始化摄像头背景画面渲染功能，支持摄像头画面实时投屏到屏幕
        k10.initBgCamerImage();
        // 初始化阶段先关闭摄像头实时取景画面
        k10.setBgCamerImage(false);
        // 创建屏幕绘图缓存画布，所有文字绘制先存入缓存，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，避免模式冲突
        ai.switchAiMode(ai.NoMode);
        // 给A按键绑定按下回调函数，按下A自动执行人脸录入逻辑
        k10.buttonA->setPressedCallback(onButtonAPressed);
        // 给B按键绑定按下回调函数，按下B自动开启人脸比对识别
        k10.buttonB->setPressedCallback(onButtonBPressed);
        // 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工作模式为人脸识别模式，加载人脸检测+人脸特征比对模型
        ai.switchAiMode(ai.Face);
        // 设置RGB彩灯全局亮度为3，亮度区间0~255，数值越小灯光越柔和
        k10.rgb->brightness(round(3));

        // 在画布坐标(0,0)绘制红色24号中英文字体提示文字，开启自动换行，透明度50
        k10.canvas->canvasText("A键学习 B键识别", 0, 0, 0xFF0000, k10.canvas->eCNAndENFont24, 50, true);
        // 将画布缓存文字刷新到实体屏幕，开机提示文字完成显示
        k10.canvas->updateCanvas();
}

// 主循环函数，初始化完成后无限循环，实时检测人脸识别结果
void loop() {
        // 判断AI成功比对识别到已录入人脸
        if (ai.isRecognized()) {
                // 获取当前识别到的人脸编号ID，存入全局状态变量
                mind_n_OK = ai.getRecognitionID();
                // 画布坐标(0,30)蓝色24号字体打印拼接字符串：人脸ID+编号
                k10.canvas->canvasText((String("人脸ID: ") + String(mind_n_OK)), 0, 30, 0x0000FF, k10.canvas->eCNAndENFont24, 50, true);
                // 画布坐标(0,60)再次打印人脸ID数字，强化识别结果展示
                k10.canvas->canvasText(ai.getRecognitionID(), 0, 60, 0x0000FF, k10.canvas->eCNAndENFont24, 50, true);
                // 刷新画布，将识别ID文字同步到屏幕
                k10.canvas->updateCanvas();
                // 识别完成后关闭全部RGB彩灯，-1代表控制所有板载灯珠，0x000000为熄灭
                k10.rgb->write(-1, 0x000000);
        }
}

// A按键按下回调函数：人脸录入学习功能
void onButtonAPressed() {
        // 全部RGB灯点亮绿色，作为人脸录入视觉状态提示
        k10.rgb->write(-1, 0x00FF00);
        // 发送AI指令：ENROLL 执行人脸特征采集、录入存储人脸模型
        ai.sendFaceCmd(ENROLL);
        // 屏幕左上角红色文字提示当前操作：学习人脸
        k10.canvas->canvasText("学习人脸", 0, 0, 0xFF0000, k10.canvas->eCNAndENFont24, 50, true);
        // 刷新画布，更新操作提示文字
        k10.canvas->updateCanvas();
}

// B按键按下回调函数：人脸比对识别功能
void onButtonBPressed() {
        // 全部RGB灯点亮红色，作为人脸识别视觉状态提示
        k10.rgb->write(-1, 0xFF0000);
        // 发送AI指令：RECOGNIZE 开启实时人脸特征比对，匹配已录入人脸
        ai.sendFaceCmd(RECOGNIZE);
        // 屏幕左上角红色文字提示当前操作：人脸识别
        k10.canvas->canvasText("人脸识别", 0, 0, 0xFF0000, k10.canvas->eCNAndENFont24, 50, true);
        // 刷新画布，更新操作提示文字
        k10.canvas->updateCanvas();
}
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代码解读

一、头部：库、全局变量、函数声明

#include "unihiker_k10.h"
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行空板 K10 硬件总库，集成屏幕、按键、RGB 彩灯、摄像头、画布所有硬件驱动。

#include "AIRecognition.h"
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ESP32-S3 本地 AI 识别库，依托内置 NPU 硬件加速，支持人脸录入（特征学习）、人脸比对识别两大核心功能。

volatile float mind_n_OK;
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存储识别成功后的人脸编号 ID；volatile修饰，保证按键回调修改数值后，主循环能实时读取，不会被编译器缓存屏蔽。

<p>void onButtonAPressed();</p><p>void onButtonBPressed();</p>
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按键回调函数前置声明，给 A、B 按键绑定事件时，编译器提前识别这两个函数。

UNIHIKER_K10  k10;
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行空板全局硬件对象，所有屏幕、灯光、摄像头操作统一通过k10调用。

uint8_t       screen_dir=2;
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屏幕旋转参数，2 为正向正常显示，可填 0/1/2/3 切换画面翻转。

AIRecognition ai;
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AI 识别专用对象，负责 AI 初始化、切换人脸模式、发送录入 / 识别指令、读取人脸 ID。

二、setup () 上电初始化（仅运行 1 次）
k10.begin()：初始化主板底层全部硬件总线；
k10.initScreen(screen_dir)：按设定方向初始化显示屏；
ai.initAi()：开启 ESP32-S3 内置 AI 加速器 NPU，加载 AI 推理底层资源；
k10.initBgCamerImage()：初始化摄像头画面后台渲染，支持镜头画面直接投屏屏幕；
k10.setBgCamerImage(false)：初始化阶段临时关闭摄像头画面；
k10.creatCanvas()：创建绘图缓存画布，绘图先存入缓存再统一刷新，消除屏幕闪烁；
ai.switchAiMode(ai.NoMode)：清空上一轮 AI 模型，避免模式冲突；
setPressedCallback()：绑定 A/B 按键中断回调，按下按键立刻执行对应函数，不受delay阻塞；
k10.setBgCamerImage(true)：开启摄像头实时取景，屏幕持续显示镜头画面；
ai.switchAiMode(ai.Face)：切换 AI 工作模式为人脸识别模式，同时支持人脸录入 + 人脸比对；
k10.rgb->brightness(round(3))：设置 RGB 彩灯全局亮度，数值越小灯光越柔和；
canvasText(坐标X,坐标Y,颜色,字体,透明度,自动换行)：在屏幕左上角打印红色操作提示「A 键学习 B 键识别」；
updateCanvas()：将缓存文字刷新到实体屏幕，开机提示文字显示完成。

三、loop () 无限主循环，实时检测识别结果

if (ai.isRecognized())
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判断 AI 是否成功匹配到提前录入过的人脸：
匹配成功：执行内部逻辑；
陌生人脸 / 无人脸：不执行，屏幕不打印 ID。

内部逻辑：
mind_n_OK = ai.getRecognitionID(); 读取当前匹配到的人脸专属编号；
分两行蓝色文字打印人脸 ID 信息，一行拼接文字、一行纯数字；
updateCanvas()刷新文字；
k10.rgb->write(-1, 0x000000)：全部 RGB 灯熄灭，识别完成复位灯光。

四、按键回调事件函数（触发式，不阻塞主循环）
1. A 键回调 onButtonAPressed () —— 人脸录入学习
k10.rgb->write(-1, 0x00FF00)：全彩灯亮绿色，作为录入操作视觉提示；
ai.sendFaceCmd(ENROLL)：下发 AI 录入指令，摄像头采集人脸特征，本地保存人脸库；
屏幕左上角红色文字提示「学习人脸」，刷新画布更新画面。
2. B 键回调 onButtonBPressed () —— 人脸比对识别
k10.rgb->write(-1, 0xFF0000)：全彩灯亮红色，作为识别操作视觉提示；
ai.sendFaceCmd(RECOGNIZE)：下发 AI 识别指令，持续比对镜头人脸和本地存储人脸库；
屏幕左上角红色文字提示「人脸识别」，刷新画布更新画面；
开启识别后，loop 循环持续检测匹配结果，识别成功自动打印人脸 ID。

完整运行流程
开机屏幕显示操作提示，屏幕实时显示摄像头取景画面；
对准人脸按下 A 键：绿灯亮起，自动采集、存储当前人脸特征；
按下 B 键：红灯亮起，开启实时人脸比对；
镜头出现已录入人脸，屏幕打印对应人脸 ID，彩灯自动熄灭；
出现陌生人脸，屏幕无 ID 输出，无灯光变化。

案例特点
本地离线 AI，不需要 WiFi、云端，依靠 ESP32-S3 硬件 NPU 运行；
按键采用中断回调，响应灵敏，不会被延时卡住；
灯光 + 屏幕文字双重状态提示，操作直观；
分离录入、识别两个功能，单双按键分工清晰，适合课堂人脸门禁项目。

Mind+图形编程