ESP32-CAM과 TensorFlow Lite 통합하는 방법 알아보기

ESP32-CAM과 TensorFlow Lite 통합하기

인공지능(AI)을 활용한 프로젝트는 점점 더 많은 사람들에게 

접근하기 쉬워지고 있습니다. 

오늘은 ESP32-CAM과 TensorFlow Lite를 통합하여

 
간단한 사진 인식 프로젝트를 만드는 방법을 소개하겠습니다. 

이해하기 쉽게 설명하겠습니다!

 

전선 연결을 브레드보드가 있으면 더편하게 하겠지만 디자인 적으로는 3d 프린터 로  만들어 로봇팔까지 겸비하면 적용 범위가  참 넓을듯 하네요

과일 선별이라던지  머 그런거로 말입니다

 

1. 준비물

ESP32-CAM 모듈: 

 

카메라를 포함한 ESP32 보드
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Arduino IDE: 

 

ESP32 프로그래밍을 위한 통합 개발 환경
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TensorFlow Lite 라이브러리: 

 

ESP32에서 TensorFlow Lite 모델을 실행할 수 있게 해주는 라이브러리
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2. 프로그램 설치

Arduino IDE 설치: 

 

Arduino IDE를 설치하고, ESP32 보드를 선택합니다
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TensorFlow Lite 라이브러리 설치:

 

 Arduino IDE에서 TensorFlow Lite 라이브러리를 설치합니다
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3. 프로그램 작성

카메라 초기화: 

 

ESP32-CAM 모듈을 초기화하여 카메라를 활성화합니다
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TensorFlow Lite 모델 로드:

 

사진 인식을 위한 TensorFlow Lite 모델을 ESP32에 로드합니다
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사진 인식 코드 작성: 

 

카메라로 찍은 사진을 TensorFlow Lite 모델에 입력하여 인식합니다
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4. 프로그램 실행

프로그램 업로드: 

 

작성한 프로그램을 ESP32-CAM 모듈에 업로드합니다
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프로그램 실행: 

 

ESP32-CAM 모듈을 실행하여 사진을 찍고 인식 결과를 확인합니다
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5. 결과 확인

ESP32-CAM과 TensorFlow Lite를 통합하여 사진을 인식하는 프로젝트가 완성됩니다

이해하기 쉽게 간단한 설명과 예제 코드를 제공하여 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

 

조금 설명하자면 뭐냐 하면 머신러닝 으로 사물 같은거 판별하는 기계같은거 만들때 하는 작업의 일부입니다

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