投稿者: admin_wp

UnitV2カメラの取り付けネジですが、M6ではありますがピッチが標準では無い模様。なぜなら1mmピッチネジだと途中で止まるから、かといってもちろん細目ネジ(0.75mmピッチ)ではない。

写真で見てみると、インサート埋め込まれている部分の厚みがおよそ６mmでネジ山が５つ見えるから1.25mmピッチらしいけど、そんなネジは普通はないと思うけどネットで検索するとカメラ固定用の三脚とか使えてるらしいから存在はするらしい。

P.S.(@2022/6/12)

手元のスマホ用三脚のスマホ固定部分を取り外したベースのネジはピッチ1.25mmのようでUnitV2にもフィット。どうもこのサイズは固定を素早くやるための特殊（標準）サイズのようです。

-> と思ったら、どうもカメラ固定用のネジはインチネジ(1/4″)ですね。それなら全てクリア。1/4-20 UNCと言われるネジで、ピッチは25.4/20 = 1.27mmになります。

admin

登録した顔画像のマッチング結果をシリアルでM5stackに送信して、確かさがある一定以上ならばブザーで知らせるという簡単なアプリです。

https://isehara-3lv.sakura.ne.jp/blog/2022/05/24/unitv2-aiカメラとm5stackをgroveコネクタで接続して認識結果を/

のアップデートの形になります。

<シリアルのデータ形式>

顔認証でシリアルから流れるデータは、

{“num”:1,”face”:[{“x”:92.80541992,”y”:0,”w”:366.1600952,”h”:478,”prob”:0.995221317,”match_prob”:0.659739733,”name”:”face_1″,”mark”:[{“x”:194,”y”:178},{“x”:358,”y”:158},{“x”:292,”y”:246},{“x”:228,”y”:356},{“x”:368,”y”:338}]}],”running”:”Face Recognition”}

こんな感じで、JSONで階層構造と配列を使っています。マッチング閾値(match_prob)へのアクセスは["face"][0]["match_prob"]となります。

#include <M5Stack.h>
#include <arduinojson.h>
#include <softwareserial.h>

SoftwareSerial Grove(22, 21);     // define rx/tx connecting to the UnitV2 camera
                                  // SoftwareSerial(rxPin, txPin, inverse_logic)

float x;
int y;
long k;
char data[1000];

void setup() {
  M5.begin();
  M5.Lcd.setCursor(20, 40);
  M5.Lcd.setTextSize(2);
  M5.Speaker.begin(); 
  Serial.begin(115200);
  Grove.begin(115200);
  M5.Lcd.print("--initialized--");      // display M5 Lcd message
  M5.Lcd.setCursor(20, 70);
  M5.Lcd.print("Face recongition");
}


void loop_(){

  if(Grove.available()) {
    String recvStr = Grove.readStringUntil('\n');
    if(recvStr[0] == '{'){
      Serial.print(recvStr);
    }
  }
}

void readJSON(void){
  String recvStr = Grove.readStringUntil('\n');
  StaticJsonDocument<1024> doc;
  DeserializationError error = deserializeJson(doc, recvStr);

  if (error) {
    Serial.print(F("deserializeJson() failed: "));
    Serial.println(error.f_str());
    return;
  }

  x = doc["face"][0]["match_prob"];
}

void loop(){
  M5.Speaker.mute();
  if(Grove.available()) {
    readJSON();
    Serial.println(x);
    if (x > 0.7f)
    {
      M5.Speaker.setVolume(3);
      M5.Speaker.beep();
      delay(200);     
    }
  }
}

データのバイト数が結構大きく(800バイト以上)なるので、char data[1000]とStaticJsonDocument<1024>を大きめのサイズにしています。これをしないとM5stackがリブート繰り返しました。

ドキュメント（以下のリンク）によれば、StaticJsonDocumentは1KB以下の小さめのJSONファイルで使えとあります。それほど多くないスタックエリアを使うので、StaticJsonDocumentでの設定値が小さくてスタックオーバーフローを起こしたと思われ、M5stackがリブートを繰り返してました。

https://arduinojson.org/v6/api/staticjsondocument/

認識の閾値は流れるデータからmatch_probを0.7以上で判断しています。

M5.Speaker.tone()は動作しなかったのでbeepを使って音出ししています。

P.S. @2022/6/16

細かな体裁（UnitV2のAP立ち上がり検知、認識結果の顔IDプリントアウト）を整えました。ソースはこちらに、

https://github.com/chateight/UnitV2_camera/tree/master/src

admin

デフォルトでは動画再生モードになっていますが、変更する方法です。

ブラウザで、

歯車マークを選択、

メニューで、初期設定したい機能を選択するだけです。例えばシリアルで顔認識結果を送り出したい時にはこういうふうに設定しておけば、電源投入すれば自動的に顔認識モードで認識結果を他のデバイスで受信できると思ったけど、一度ブラウザで立ち上げないと認識結果は送られてこないから、ブラウザ経由のHTTPリクエストなしでは起動はしないようです。バックグランドで認識結果を送る仕組みはjs(Ajax)からpythonを呼び出しているというようなやり方なのでしょう。

シリアルポート経由のJSON形式で動作モード設定は、以下のUnitV2の公式ドキュメントのリンクから。

https://docs.m5stack.com/en/quick_start/unitv2/base_functions

今更ですが、UnitV2への接続方法には公式ドキュメントによれば① USB経由、② APポイントモードの二つの方法があります。

–Ethernet Mode Connection: UnitV2 has a built-in wired network card. When you connect to a PC through the TypeC interface, it will automatically establish a network connection with UnitV2.

–AP mode connection: After UnitV2 is started, the AP hotspot (SSID: M5UV2_XXX: PWD:12345678) will be turned on by default, and the user can establish a network connection with UnitV2 through Wi-Fi access.

UnitV2に電源を他から供給できればAPモードで接続が便利だと思います。

admin