概述

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別。

本項目中我們將實現攝像頭人臉識別效果，包含人名標簽和識別框，并結合燈帶的亮燈狀態制作人臉識別門禁系統。
（最終效果視頻）

項目基礎

人臉識別

硬件準備：

AI主控：LattePanda
輸入輸出設備：5英寸顯示屏、鍵盤、鼠標、攝像頭

人臉信息錄入：

1、雙擊桌面上的“startpage.sh”，打開JupyterLab，切換到“home/lattepanda/桌面/LattePanda&AI項目實戰/”目錄下，如下圖，檢查一下項目必需的3個文件；

2、雙擊進入“圖片拍攝”文件夾；

3、雙擊打開程序，修改拍攝的照片數量，例如for index in range(3)；

樣例代碼：

4、選擇無其他人、無雜物的背景，正眼看著攝像頭，然后運行程序，拍攝的圖片會在程序同目錄下依次出現；

5、雙擊圖片查看拍攝效果；

6、選擇效果最好的一張，重命名為此人的姓名；

7、將照片復制到“LattePanda&AI-人臉識別門禁系統”文件夾下。

程序編寫：

1、雙擊打開“人臉識別.ipynb”；

樣例代碼：

復制代碼 隱藏代碼

1. 复制#導入人臉識別模塊
2. 复制from复制 faceRecognition import *
4. 复制#人臉檢測與識別文件調用
5. 复制faceDetectorPath复制 = 复制"face-detection-retail-0005.xml"
6. 复制landmarksPath复制 = 复制"landmarks-regression-retail-0009.xml"
7. 复制faceReidentificationPath复制 = 复制"face-reidentification-retail-0095.xml"
9. 复制#調用訓練模型文件
10. 复制model复制 = Model()
12. 复制model复制.load(faceDetectorPath = faceDetectorPath,
13. 复制landmarksPath复制 = landmarksPath,
14. 复制faceReidentificationPath复制 = faceReidentificationPath)
16. 复制#初始化攝像頭與窗口
17. 复制camera复制 = Camera()
18. 复制screen复制 = Screen(复制"人臉識別門禁系統"复制, (复制0复制,复制0复制,复制0复制))
20. 复制#打開手寫數字交互窗口，按下“Q”鍵退出窗口
21. 复制if_run复制 = 复制1
22. 复制while复制 (if_run == 复制1复制):
23. 复制#從攝像頭獲取圖片
24. 复制image复制 = camera.read(flip = False)
25. 复制#圖片剪裁
26. 复制image复制 = model.clipResizeFrame(image)
27. 复制screen复制.clear()
28. 复制#獲取人臉識別結果并在屏幕上顯示識別標簽
29. 复制results复制 = model.predict(image)
30. 复制screen复制.putImage(image, 复制80复制, 复制0复制, 复制640复制, 复制480复制)
31. 复制for复制 roi, landmarks, identity in zip(*results):
32. 复制x复制, y = roi.position
33. 复制w复制, h = roi.size
34. 复制screen复制.putTag(identity, x+复制80复制, y, w, h, bg=(复制0复制,复制255复制,复制0复制))
36. 复制#打開與顯示交互窗口，如果按下Q鍵，將無法進入下一次while循環
37. 复制if复制 screen.show():
38. 复制if_run复制 = 复制0
39. 复制screen复制.quit()

复制復制代碼

2、運行程序，當執行到最后一個單元格時，會打開交互窗口。
未識別到人臉：

檢測到未知人臉：

識別到已知人臉，并顯示此人姓名：

3、按鍵盤上的“Q”鍵可退出交互窗口。

項目進階

人臉識別門禁系統

如果讓人臉作為門禁系統的鑰匙，會使我們的生活更方便快捷。當識別到主人的人臉時，燈帶亮綠燈，表示準許進入；否則顯示紅燈。

硬件準備：

主控：Arduino UNO、IO 傳感器擴展板 V7.1
模塊：WS2812 RGB 全彩燈帶

硬件連接圖：

复制*WS2812上有7個RGB燈，程序中的np[0]表示第一個燈，程序中的np[1]表示第二個燈。

程序編寫：

雙擊打開“人臉識別_燈帶.ipynb”；

樣例代碼：

復制代碼 隱藏代碼

1. 复制#導入人臉識別模塊
2. 复制from复制 faceRecognition import *
3. 复制import复制 time
4. 复制from复制 pinpong.board import Board,Pin,NeoPixel
6. 复制NEOPIXEL_PIN复制 = Pin.D复制7
7. 复制PIXELS_NUM复制 = 复制1复制 #燈數，如果需要多個燈亮，請改此數值
9. 复制#初始化，選擇板型和端口號
10. 复制Board复制(复制"uno"复制, 复制"/dev/ttyUSB0"复制).begin()
12. 复制np复制 = NeoPixel(Pin(NEOPIXEL_PIN), PIXELS_NUM) #np[复制0复制]表示第一個燈，np[复制1复制]表示第二個燈，以此類推
14. 复制#人臉檢測與識別文件調用
15. 复制faceDetectorPath复制 = 复制"face-detection-retail-0005.xml"
16. 复制landmarksPath复制 = 复制"landmarks-regression-retail-0009.xml"
17. 复制faceReidentificationPath复制 = 复制"face-reidentification-retail-0095.xml"
19. 复制#調用訓練模型文件
20. 复制model复制 = Model()
22. 复制model复制.load(faceDetectorPath = faceDetectorPath,
23. 复制landmarksPath复制 = landmarksPath,
24. 复制faceReidentificationPath复制 = faceReidentificationPath)
26. 复制#初始化攝像頭與窗口
27. 复制camera复制 = Camera()
28. 复制screen复制 = Screen(复制"人臉識別門禁系統"复制, (复制0复制,复制0复制,复制0复制))
30. 复制#打開手寫數字交互窗口，按下“Q”鍵退出窗口
31. 复制if_run复制 = 复制1
32. 复制led复制 = 复制0
33. 复制count复制 = 复制0
34. 复制while复制 (if_run == 复制1复制):
35. 复制#從攝像頭獲取圖片
36. 复制image复制 = camera.read(flip = False)
37. 复制#圖片剪裁
38. 复制image复制 = model.clipResizeFrame(image)
39. 复制screen复制.clear()
40. 复制#獲取人臉識別結果并在屏幕上顯示識別標簽
41. 复制results复制 = model.predict(image)
42. 复制screen复制.putImage(image, 复制80复制, 复制0复制, 复制640复制, 复制480复制)
43. 复制for复制 roi, landmarks, identity in zip(*results):
44. 复制x复制, y = roi.position
45. 复制w复制, h = roi.size
46. 复制screen复制.putTag(identity, x+复制80复制, y, w, h, bg=(复制0复制,复制255复制,复制0复制))
48. 复制#count>30,修改30可調節切換燈顏色的速度
49. 复制if复制 identity != 复制"未知人臉"复制 and count>复制30复制:
50. 复制np复制[复制0复制] = (复制0复制, 复制255复制 ,复制0复制) #設置第一個燈亮綠色
51. 复制#np[1] = (0, 255 ,0) #設置第二個燈亮綠色
52. 复制count复制 = 复制0
53. 复制elif复制 identity == 复制"未知人臉"复制 and count>复制30复制:
54. 复制np复制[复制0复制] = (复制255复制, 复制0复制 ,复制0复制) #設置第一個燈亮紅色
55. 复制#np[1] = (255, 0 ,0) #設置第二個燈亮紅色
56. 复制count复制 = 复制0
57. 复制count复制+=复制1
60. 复制#打開與顯示交互窗口，如果按下Q鍵，將無法進入下一次while循環
61. 复制if复制 screen.show():
62. 复制if_run复制 = 复制0
63. 复制screen复制.quit()

复制復制代碼

運行效果：

當識別到已知人臉時，燈帶的第一個燈亮綠色；

當屏幕中沒有人臉或者是未知人臉時，燈帶的第一個燈亮紅色。

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