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Esp32-Stick-PoE-P-Cam
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Sobre este producto
- Soporte para cámaras Ov2640 y Ov5640.
- 36 Gpios (17 no se utilizan por Ethernet o la cámara)
- USB Type-C
- Esp32-Stick-Poe-A-Cam tiene salida de 5V, así que puedes alimentar periféricos adicionales.
- Las placas Esp32-Stick-Cam son completamente programables en Arduino y son compatibles con el entorno de automatización hogareña ESPHome.
- No se requiere un convertidor USB-UART externo, ¡listo para programación plug-and-play!
- Todas las placas Esp32-Stick-Cam tienen la misma longitud y ancho para que puedan reemplazarse fácilmente entre sí.
- Cualquier código escrito para una placa es compatible con otra porque comparten el mismo CPU y pinout.
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¿Qué es esto? Esta es una versión mejorada de la placa de desarrollo Esp32-Stick con soporte Ethernet y PoE pasivo. La placa soporta cámara y utiliza el chip Esp32-S3. Se puede encontrar más documentación en la página del proyecto Hackaday. ¿Por qué se creó? Se creó porque las placas originales Esp32-Stick carecían de soporte para cámara. Además, era imposible manejar tanto la cámara como el Ethernet usando el Esp32 clásico ya que ambos periféricos requieren muchos pines. Así que decidimos construir la placa mejorada alrededor del Esp32-S3, que tiene muchos más pines y el módulo Ethernet W5500 SPI. ¿Qué la hace especial? ¡Compatibilidad pin-a-pin con otras placas Esp32-Stick-Cam, cámara, ejemplos de Machine Learning y soporte PoE pasivo! Características ESP32-S3-WROOM-1 (N16R8) con 16MB Flash, 8MB RAM. Conector USB-C. 36 Gpios (17 no se utilizan por Ethernet o la cámara). Chip W5500 para el Ethernet. Cabezales de pines no soldados LM2576HVS (PoE-P) Convertidor USB-UART CH340G. USER-Led (GPIO2). BotBotón de reinicio y botón de usuario (GPIO0). Acepta alimentación a través de: USB, fuente externa (3.3V-57V), PoE pasivo la rama de 3.3V (Ams1117) puede proporcionar 700mA de corriente, la rama de 5V (LM2576HVS) también proporciona 700mA. Ejemplos Ejemplo básico de Cámara+Ethernet Platorio: https://github.com/allexoK/Esp32-Stick-Cam-Boards-Platformio Guías de Machine Learning en pdf: https://github.com/allexoK/Esp32-Stick-Cam-Machine-Learning-Guides
