作者：Felix
HuskyLens
由中國大陸電子零件商 DFRobot 所生產製造的 HuskyLens（中國大陸稱為二哈識圖），其核心運算晶片為 RISC-V 架構的 Kendryte K210。與市場上其他 K210 為核心的開發板有所不同，HuskyLens 在模組上帶有 2.0 吋 320×240 像素的 TFT 螢幕與三向搖桿，可以直接選擇已經放在 K210 上的數種預訓練模型，如人臉識別(Face Recognition)、物件追蹤(Object Tracking)、循線(Line Tracking)、顏色識別(Color Recognition)等，給予使用者 ”開箱即可用” 的便利體驗。
HuskyLens 硬體配置（圖片來源）
怎麼玩？
HuskyLens 有兩個供電介面，分別為 micro USB 與 Grove 介面，可以選擇從任一介面進行供電。上電開機後，在 HuskyLens 的螢幕上即會顯示文字選單與鏡頭所拍攝到的即時畫面，同時透過三向搖桿即可以輕鬆地進行系統設定與選定 AI 功能等各項操作。在選單語言上支援英文、簡體中文與繁體中文介面，因此對於不黯英語的小夥伴們也是很容易入門的。
所有 HuskyLens 支援的 AI 影像識別功能包含：
– Face Recognition 人臉識別－偵測人臉，並可透過學習識別出特定人臉。
– Object Tracking 物件追蹤－學習偵測特定物件，並且標記出其位置。
– Object Recognition 物件識別－可識別出人、鳥、汽車、飛機等20種分類物件偵測模型。
– Line Tracking 循線追蹤－識別出線段，並且可標記其方向。
– Color Recognition 顏色識別－學習認知特定顏色並可標記出其位置。
– Tag Recognition 標籤識別－學習認知特定 April Tag，並可標記出其位置。
– Image Classification 影像分類－學習認識不同的物體，並將其歸類。（官方稱此功能為 Object Classification 物件分類，但其 bounding box 是固定範圍，僅能框內的物體作分類，因此筆者認為此功能稱為影像分類 Image Classification 較為合適）
– QR Code 識別（僅PRO版本）－識別 QR Code 內容。
– Barcode 識別（僅PRO版本）－識別 Barcode 內容。
人臉識別
這裡將以 HuskyLens 主打的人臉識別作操作說明，在選單中找到 Face Recognition 人臉識別，進入後螢幕上將會顯示目前鏡頭拍攝到的影像，並針對影像中所有找到的人臉都用方框標記出來，若要讓HuskyLens 辨識出特定人臉則需要使用學習功能。預設 HuskyLens 僅能辨識出一組特定人臉，而這比較不符合實際應用，可以長按三向搖桿的”功能按鈕”(Function Button)進人臉辨識設定，找到”學習多個”項目，進入後開啟此功能並選擇”保存並返回”，日後即可以學習辨識多組特定人臉。
設定 HuskyLens 學習多組人臉
要讓 HuksyLens 學習人臉特徵，將畫面上的十字標對準要辨識的人臉，壓下獨立的”學習按鈕”(Learning Button) 按住不放，就會連續的記錄人臉特徵，將同一個人的不同角度影像，包含正臉、側臉、不同造型等影像餵給 HuskyLens。 學習完第一人後放開”學習按紐”，這時在五秒內再次按住”學習按紐”不放即可開始學習第二個人臉特徵，重複此步驟即可學習多組人臉。
學習階段，畫面中心有十字標，可以學習人臉特徵
當學習完成多個人臉特徵後放開”學習按鈕”一段時間，HuskyLens 就會自動進入辨識階段，畫面中心的十字標也隨之消失。並且將所有識別出的人臉標記 ID1, 2, 3…等，若是沒有學習過（或是沒辨識出）的人臉則會顯示ID0，以此判斷鏡頭前的人臉究竟是何方神聖！筆者實際測試兩位相似度極高的影視明星 Katy Perry 與 Zooey Deschanel 做人臉識別，實驗結果發現 HuskyLens 確實還能分辨得出呢！不過因為同時間 HuskyLens 僅能儲存一組辨識模型，若要學習新的人臉則需要先將既有模型給遺忘。
辨識階段，畫面中心沒有十字標，會標記出已學習過的人臉
與 Arduino 等微控制器通訊
HuskyLens 支援 UART 與 I2C 兩種通訊界面，可以跟 Arduino、Pi Pico、ESP32、micro:bit 等開發板進行溝通，讓不同層級的 Maker 們都能用熟悉的主板跟其搭配。官方也在 github 上提供了 Arduino、Makecode、Python等擴充含式庫與範例，讓 Maker 可以簡單地在既有專案中，將整合 HuskyLens AI 鏡頭模組的功能整合進去。連接上建議可優先使用其 I2C 通訊，除了速率較高外，也較不會占用 IO 腳位。若有興趣了解 HuskyLens 底層的通訊格式，官方也有說明文件可以參考。
整合應用
基於 HuskyLens 的易用性，不少國內外的玩家們都有將其搭配各種不同主板整合各類應用，這段落將介紹幾種不同的參考應用，給 Maker 們做為參考。
劉正吉使用了 micro:bit 小車搭配 HuskyLens 的 Line Tracking 循線追縱功能，將小車從原來透過車底盤上的紅外線感測器作的循線，升級為影像循線小車。從其展示的影片看起來，不管是各種角度轉彎，都能順利識別並正確地找到前進方向，螢幕上的畫面也能即時顯示，整體效果相當不錯！雖然用影像作循線比起傳統紅外線感測器成本提高不少，但紅外線的致命缺點必須要在完全平面的場地才能運作，這點用影像作循線的專案就完全沒這問題。不過額外須注意的則是環境光源需要保持足夠的亮度，以免影像判讀失準，也可開啟鏡頭旁的兩顆 LED 進行補光。
micro:bit 搭配 HuskyLens 實作影像循線小車
寶可夢的種類越來越多而記不得了嗎？DFRobot 在 Hackster.io的一篇教學文章，運用 HuskyLens 的影像分類功能，學習記錄各種寶可夢的影像，並且在 micro:bit 上進行判讀後作出相應的動作。在此相同架構下可以實作多種不同應用，諸如口罩偵測器、貓狗辨識器、垃圾分類器等，都可以使用影像分類來完成！
寶可夢分類器
同樣也是使用影像分類，RFRobot 在 Hackster.io的另一篇文章，搭配 Raspberry Pi PICO 實作了智慧影像讀表功能。不過相較於前者，此專案則是進階許多，從原本分類畫面中的單一區域影像，改變為同時分類畫面上四個區域的影像。實作此功能需要先將鏡頭固定好在錶頭前面（也需要留意光源是否清晰），並且使用 API 設定要進行分類的四個區域，在依序學習數字 0~9。學習完成後就依序讀取四個區域的分類結果，達到影像讀錶的效果。此專案較為複雜，在 PICO 上是使用 python 的程式與法進行呼叫操作，整體成果相當實用！
PI Pico 智慧讀表（圖片來源）
CIRCUS Pi上的這篇教學文章，使用 ESP32 搭配 HuskyLens 的人臉辨識功能與周邊配套模組，實作了近幾年流行的智慧門鎖功能！除了市售電子鎖標配的RFID開鎖，再加上 HuskyLens 就能做到人臉辨識解鎖。相較於以往透過雲端伺服器來辨識人臉，HuskyLens 直接在裝置端辨識出人臉的時間非常迅速，應用在這類智慧裝置也不會有延遲感，提高使用者的體驗。若要以此為雛型，轉為真實的智慧家庭產品也並無可能，唯獨需要再加上生物特徵或是景深偵測，避免有心人士使用照片偽造人臉的方式開啟門鎖。
基於HuskyLens人臉辨識功能的智慧門鎖教具(圖片來源)
小結－適合從 Arduino 前進 AI 的 Makers
若是已經有在使用 Arduino, ESP32 或 micro:bit 等主控板的 Maker，想要進階到 AI 或是 AIOT 領域但又不熟悉神經網路的情況下，筆者相當推薦使用 HuskyLens 作為專案上的搭配使用。在短時間內可以先體驗在邊緣端有哪些 AI 應用，將神經網路當作黑盒子以應用為導向落實在專案上，是個比較容易上手的途徑。當 HuskyLens 上的 AI 影像功能已無法滿足使用時，再去更換到其他高階或是可以客製化的平台也不遲！
附註一提，市場上販售的 HuskyLens 有分為搭載 OV2640鏡頭（200萬畫素）的一般版本與搭載 OV5640鏡頭（500萬畫素）的 PRO 版本。除了搭載鏡頭的畫素差異之外，PRO 版本額外支援了 QR Code 識別與 Barcode 識別兩個功能，兩者價差也僅約台幣三百多，有興趣的 Maker 就各自評判要收編哪一個來把玩了！
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（本篇文章經同意轉載自vMaker，原文連結；責任編輯：謝嘉洵。）
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