import network
import time
def connect():
ssid = '***'
password = '******'
wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
wlan.active(True)
wlan.connect(ssid, password)
while wlan.isconnected() == False:
print('Waiting for connection...')
time.sleep(1)
print('Connected on {ip}'.format(ip = wlan.ifconfig()[0]))
from umqtt.simple import MQTTClient
MQTT_SERVER = 'iot.xpstem.com'
MQTT_PORT = 1883
MQTT_USER = 'ss10001'
MQTT_PASSWD = '******'
MQTT_CLIENT_ID = 'ESP32-CAM-001'
def connect():
client = MQTTClient(MQTT_CLIENT_ID, MQTT_SERVER, MQTT_PORT, MQTT_USER, MQTT_PASSWD, 300)
client.connect()
print('Connected to MQTT Broker "{server}"'.format(server = MQTT_SERVER))
return client
###################################
# 智能浇花项目
#
# 通过报像头拍照并上传。
# 要结合物联网系统来使用
#
# author: billy_zh@126.com
###################################
import wifi
import mqtt
import gc
import json
import random
import binascii
import time
import _thread
import camera
from machine import ADC, Pin
# 摄像头图像数据上报主题
PUB_TOPIC = b'xxxxxx'
# 报像头指令数据订阅主题
SUB_TOPIC = 'xxxxxx'
# wifi 连接
wifi.connect()
# mqtt 连接
mqtt_client = mqtt.connect()
####################
# 报像头拍照并将图像数据分块上传到服务器
####################
def capture_and_publish():
t = time.localtime()
id = 't{year}{month}{day}{id}'.format(year=t[0],month=t[1],day=t[2],id=random.randint(100000, 999999))
buf = camera.capture()
if (buf==False):
print("capture failure, skip...")
camera.deinit()
gc.collect()
# 重新初始化
camera.init(1)
return
img_bytes = bytes(buf)
# 字符数组传16进制字符数组(上传用)
img_str = binascii.hexlify(img_bytes).decode('ascii')
img_len = len(img_str)
num = (img_len + 799) // 800
# 分块上传数据头
msg_dict = {
"id": id,
"segment": 1,
"batchNum": num,
"totalSize": img_len,
"chknum": ""
}
msg = json.dumps(msg_dict)
result = mqtt_client.publish(PUB_TOPIC, msg)
print("Send message to topic '{topic}'".format(topic = PUB_TOPIC))
for i in range(num):
start = i * 800
end = start + 800
if (end > img_len):
end = img_len;
# 分块上传数据包
msg_dict = {l
"id": id,
"segment": 2,
"batchNo": i+1,
"data": {
"img": img_str[start:end]
}
}
msg = json.dumps(msg_dict)
result = mqtt_client.publish(PUB_TOPIC, msg)
print("Send message to topic '{topic}'".format(topic=PUB_TOPIC))
def msg_callback(topic, msg):
try:
payload = msg.decode();
print('从{topic}接收到消息, data:{data}'.format(topic=topic.decode(), data=payload))
dict = json.loads(payload)
action = dict['data']['action']
if action=='capture':
# 发送线程
_thread.start_new_thread(capture_and_publish, ())
except Exception as e:
print(f"消息接收出现错误:{e}")
# mqtt 订阅
mqtt_client.set_callback(msg_callback)
mqtt_client.subscribe(SUB_TOPIC)
camera.init(1)
####################
# 主循环
####################
while True:
# 检查是否有消息回调
mqtt_client.check_msg()
time.sleep(1)
四位数码管是一种常见的LED显示器件,主要用于显示数字信息。
MimiClaw 是一款基于 ESP32-S3 芯片的超轻量级AI助手,适合嵌入式AI与物联网开发者快速部署本地化AI代理。本系列教程基于MimiClaw的Arduino移植版本进行讲解,小节主要讲解部署和测试。
就像我们用手机打开WiFi功能后可以浏览附近的可用WiFi。要将手机连接到热点,通常需要打开Wi-Fi设置应用程序,列出可用的网络,然后选择所需的热点。然后输入密码(或不输入密码),可以使用ESP32进行相同的操作。
本文本介绍配置飞书机器人为MimiClaw的一个输入/输出端,和添加一个控制WS2812与LED的控制技能。
一块 30 块钱的开发板 + 一个大模型 API,就能做出可以听懂人话的智能硬件。 本文记录完整安装过程和踩坑经验,确保你跟着做就能跑通。
本文将从手绘架构图入手,逐层拆解 MimiClaw 的分层设计、核心模块、数据流转与底层实现,带你解剖这只“智能虾”的技术骨架,看懂在 C 语言加持下,AI 智能体如何以可穿戴设备的形态,在你身边稳稳运行、离线服务、主动响应。
本文介绍如何在不脱离 ArduinoIDE 可视化开发的前提下,通过一个名为 platform.local.txt 的小文件,实现对 ESP32 编译流程的精准控制。
本文将系统分析程序体积增长的五大根源,并提供经过验证的优化方案,帮助减小固件大小。
本文所DIY的语音助手设备端使用的是MicroPython、服务端是Python,对于很多开发者来说MicroPython入门没难度。
本小节使用音频开发框架实现一个音频录制到文件的示例。
I2S协议通过BCLK、LRCLK和DATA三线精准传输音频数据,但时序边沿、帧格式、时钟源等细节常引发噪声或断连。本文详解ESP32的I2S实现,从协议原理到ESP-IDF v5.x代码配置,助你避开常见陷阱,确保音频稳定传输。