基于FireBeetle 2 ESP32-C5实现HuskylensV2人脸检测 DF创客社区

星星老师 发表于 2025-10-10 14:50:08

基于FireBeetle 2 ESP32-C5实现HuskylensV2人脸检测

本帖最后由星星老师于 2025-10-10 14:50 编辑

前言FireBeetle 2 ESP32-C5 是一款搭载乐鑫 ESP32-C5 模组的低功耗 IoT 开发板，面向智能家居和广泛物联网场景，集高性能计算、多协议支持与智能电源管理于一体。
HuskylensV2是DFRobot推出的一款集成了多种AI视觉算法的智能传感器，支持人脸识别、物体追踪、手势识别等功能。本文将详细介绍如何在Arduino IDE中配置DFRobot_User_HuskylensV2库，并实现与HuskylensV2的连接及人脸检测功能。

一、环境准备
1. 硬件清单- HuskylensV2 AI视觉传感器
- Arduino兼容开发板（本文以FireBeetle 2 ESP32-C5为例）
- 杜邦线若干
- USB数据线

2. 软件环境- Arduino IDE（建议版本1.8.19及以上）
- DFRobot_User_HuskylensV2库
- 对应开发板的核心支持包（如ESP32-C5需要安装ESP32核心）

二、库文件安装
1. 下载库文件首先，将所需要的库文件准备好，下载DFRobot_User_HuskylensV2库文件

2. 安装库到Arduino然后，复制到默认文件夹：C:\Users\XXX\Documents\Arduino\libraries目录下

三、硬件连接
HuskylensV2支持I2C和UART两种通信方式，本文分别介绍两种连接方法：
1. I2C通信连接（推荐）| HuskylensV2 | ESP32-C5 |
|-------------|----------|
| VCC       | 3.3V |
| GND       | GND    |
| SDA       | 9（可自定义） |
| SCL       | 10（可自定义） |
2. UART通信连接| HuskylensV2 | ESP32-C5 |
|-------------|----------|
| VCC       | 3.3V |
| GND       | GND    |
| TX       | 11（RX，可自定义） |
| RX       | 12（TX，可自定义） |
注意：HuskylensV2的工作电压为3.3V，请勿连接5V电源，以免损坏设备四、示例代码实现
1. I2C通信方式示例```cpp
#include <DFRobot_HuskylensV2.h>
#include <Wire.h>
// 初始化HuskylensV2对象
HuskylensV2 huskylens;
void setup() {
Serial.begin(115200);
// 初始化I2C通信（SDA=9, SCL=10，可根据实际接线修改）
Wire.begin(9, 10);

// 初始化Huskylens设备
while (!huskylens.begin(Wire)) {
Serial.println("Failed to connect to Huskylens! Please check the connection.");
delay(1000);
}
Serial.println("Connected to Huskylens successfully!");

// 切换到人脸识别算法
if (huskylens.switchAlgorithm(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION)) {
Serial.println("Switched to Face Recognition mode");
} else {
Serial.println("Failed to switch algorithm");
}
}
void loop() {
// 获取识别结果
int8_t resultCount = huskylens.getResult(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION);

if (resultCount > 0) {
Serial.print("Detected ");
Serial.print(resultCount);
Serial.println(" faces:");

// 遍历所有结果
for (int i = 0; i < resultCount; i++) {
   Result* face = huskylens.getCachedResultByIndex(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, i);
   if (face) {
   Serial.print("Face ");
   Serial.print(i + 1);
   Serial.print(": ID=");
   Serial.print(face->ID);
   Serial.print(", Center=(");
   Serial.print(face->xCenter);
   Serial.print(", ");
   Serial.print(face->yCenter);
   Serial.print("), Size=(");
   Serial.print(face->width);
   Serial.print("x");
   Serial.print(face->height);
   Serial.println(")");
   }
}
} else if (resultCount == 0) {
Serial.println("No faces detected");
} else {
Serial.println("Failed to get results");
}

delay(500); // 500ms刷新一次
}
```
2. UART通信方式
示例
```cpp
#include <DFRobot_HuskylensV2.h>
#include <HardwareSerial.h>
// 定义硬件串口
HardwareSerial huskySerial(2); // 使用UART2
HuskylensV2 huskylens;
void setup() {
Serial.begin(115200);
// 初始化串口通信（波特率115200，RX=12, TX=11）
huskySerial.begin(115200, SERIAL_8N1, 12, 11);

// 初始化Huskylens设备
while (!huskylens.begin(huskySerial)) {
Serial.println("Failed to connect to Huskylens! Please check the connection.");
delay(1000);
}
Serial.println("Connected to Huskylens successfully!");

// 切换到人脸识别算法
if (huskylens.switchAlgorithm(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION)) {
Serial.println("Switched to Face Recognition mode");
} else {
Serial.println("Failed to switch algorithm");
}
}
void loop() {
// 获取识别结果（与I2C版本代码相同）
int8_t resultCount = huskylens.getResult(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION);

if (resultCount > 0) {
Serial.print("Detected ");
Serial.print(resultCount);
Serial.println(" faces:");

for (int i = 0; i < resultCount; i++) {
   Result* face = huskylens.getCachedResultByIndex(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, i);
   if (face) {
   Serial.print("Face ");
   Serial.print(i + 1);
   Serial.print(": ID=");
   Serial.print(face->ID);
   Serial.print(", Center=(");
   Serial.print(face->xCenter);
   Serial.print(", ");
   Serial.print(face->yCenter);
   Serial.print("), Size=(");
   Serial.print(face->width);
   Serial.print("x");
   Serial.print(face->height);
   Serial.println(")");
   }
}
} else if (resultCount == 0) {
Serial.println("No faces detected");
} else {
Serial.println("Failed to get results");
}

delay(500);
}
```
五、代码解析
1. 库初始化
- 通过`HuskylensV2 huskylens;`创建对象
- 根据通信方式选择`begin(Wire)`（I2C）或`begin(Serial)`（UART）进行初始化

2. 算法切换
- 使用`switchAlgorithm(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION)`切换到人脸识别模式
- 库支持多种算法，如`ALGORITHM_OBJECT_TRACKING`（物体追踪）、`ALGORITHM_HAND_RECOGNITION`（手势识别）等

3. 结果获取
- `getResult()`：获取检测到的目标数量
- `getCachedResultByIndex()`：通过索引获取具体目标信息
- 每个目标信息包含ID、中心坐标、宽高尺寸等参数

六、运行结果

成功运行后，串口监视器将输出类似以下信息：

- `ID=0`表示未学习过的人脸，可通过`learn()`函数进行人脸学习并分配唯一ID
- `Center`为目标在画面中的中心坐标
- `Size`为目标的宽高尺寸，可反映目标与镜头的距离

七、常见问题解决
1. 连接失败
- 检查接线是否正确，确保电源电压为3.3V
- 确认通信引脚是否与代码中一致
- 尝试更换通信方式（I2C和UART互换测试）

2. CPU锁定错误（CPU_LOCKUP）
- 通常是I2C通信冲突，可尝试修改I2C引脚或降低通信频率
- 建议改用UART通信方式，稳定性更高

3. 识别结果不稳定
- 确保光线充足，避免逆光环境
- 调整Huskylens与识别目标的距离（建议50-150cm）

结语
通过本文介绍的方法，我们可以快速实现HuskylensV2与Arduino开发板的连接及人脸检测功能。DFRobot_User_HuskylensV2库封装了复杂的通信协议和算法逻辑，使开发者能够专注于应用场景的实现。除了人脸识别，该库还支持多种其他视觉算法，读者可根据实际需求进行扩展开发。

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