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LattePanda AI-人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)

DFRobot ? 2021-07-26 10:42 ? 次閱讀

概述

人臉識(shí)別,是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉,進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別。

174329evr2fffdvkcvrnn9.png


本項(xiàng)目中我們將實(shí)現(xiàn)攝像頭人臉識(shí)別效果,包含人名標(biāo)簽和識(shí)別框,并結(jié)合燈帶的亮燈狀態(tài)制作人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)。
(最終效果視頻)

項(xiàng)目基礎(chǔ)

人臉識(shí)別

硬件準(zhǔn)備:

AI主控:LattePanda
輸入輸出設(shè)備:5英寸顯示屏、鍵盤、鼠標(biāo)、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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)/”目錄下,如下圖,檢查一下項(xiàng)目必需的3個(gè)文件;

174329w8l9r4a8fnfs48n0.png


2、雙擊進(jìn)入“圖片拍攝”文件夾;

174329muvwoy082vm8yvyv.png


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

174328giedl0iznsdxszkx.png

樣例代碼:

174328txyz1ar4h5hyiur5.png


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

174328lsoyyn5nt632ygnk.png


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;

174328fbqhb60bsbo9b1hb.png


7、將照片復(fù)制到“LattePanda&AI-人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)”文件夾下。

174328kzwajrmwrqc5iucu.png

程序編寫:

1、雙擊打開“人臉識(shí)別.ipynb”;

174328uos5154s3z1koosw.png


樣例代碼:

174328e36xavzzlji8z558.png174328elkkt0dkdaldk65m.png

復(fù)制代碼 隱藏代碼

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

復(fù)制代碼

2、運(yùn)行程序,當(dāng)執(zhí)行到最后一個(gè)單元格時(shí),會(huì)打開交互窗口。
未識(shí)別到人臉:

174328k5k1s6j157ju5jy3.png


檢測(cè)到未知人臉:

174328jg5o3otbrgglkbrr.png


識(shí)別到已知人臉,并顯示此人姓名:

174328lb5b99hecn2ewiet.png


3、按鍵盤上的“Q”鍵可退出交互窗口。

項(xiàng)目進(jìn)階

人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)

如果讓人臉作為門禁系統(tǒng)的鑰匙,會(huì)使我們的生活更方便快捷。當(dāng)識(shí)別到主人的人臉時(shí),燈帶亮綠燈,表示準(zhǔn)許進(jìn)入;否則顯示紅燈。

硬件準(zhǔn)備:

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

硬件連接圖:

174328ekkku9vk66gff6kk.png


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

程序編寫:

雙擊打開“人臉識(shí)別_燈帶.ipynb”;

174328fx66lk84hd6ppkco.png


樣例代碼:

174328wh60rfr0fpdjp7g0.png174328b1tq15t1g1rgg1s3.png174327jtzr188qbblr0te0.png

復(fù)制代碼 隱藏代碼

  1. #導(dǎo)入人臉識(shí)別模塊
  2. from faceRecognition import *
  3. import time
  4. from pinpong.board import Board,Pin,NeoPixel
  5. NEOPIXEL_PIN = Pin.D7
  6. PIXELS_NUM = 1 #燈數(shù),如果需要多個(gè)燈亮,請(qǐng)改此數(shù)值
  7. #初始化,選擇板型和端口號(hào)
  8. Board("uno", "/dev/ttyUSB0").begin()
  9. np = NeoPixel(Pin(NEOPIXEL_PIN), PIXELS_NUM) #np[0]表示第一個(gè)燈,np[1]表示第二個(gè)燈,以此類推
  10. #人臉檢測(cè)與識(shí)別文件調(diào)用
  11. faceDetectorPath = "face-detection-retail-0005.xml"
  12. landmarksPath = "landmarks-regression-retail-0009.xml"
  13. faceReidentificationPath = "face-reidentification-retail-0095.xml"
  14. #調(diào)用訓(xùn)練模型文件
  15. model = Model()
  16. model.load(faceDetectorPath = faceDetectorPath,
  17. landmarksPath = landmarksPath,
  18. faceReidentificationPath = faceReidentificationPath)
  19. #初始化攝像頭與窗口
  20. camera = Camera()
  21. screen = Screen("人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)", (0,0,0))
  22. #打開手寫數(shù)字交互窗口,按下“Q”鍵退出窗口
  23. if_run = 1
  24. led = 0
  25. count = 0
  26. while (if_run == 1):
  27. #從攝像頭獲取圖片
  28. image = camera.read(flip = False)
  29. #圖片剪裁
  30. image = model.clipResizeFrame(image)
  31. screen.clear()
  32. #獲取人臉識(shí)別結(jié)果并在屏幕上顯示識(shí)別標(biāo)簽
  33. results = model.predict(image)
  34. screen.putImage(image, 80, 0, 640, 480)
  35. for roi, landmarks, identity in zip(*results):
  36. x, y = roi.position
  37. w, h = roi.size
  38. screen.putTag(identity, x+80, y, w, h, bg=(0,255,0))
  39. #count>30,修改30可調(diào)節(jié)切換燈顏色的速度
  40. if identity != "未知人臉" and count>30:
  41. np[0] = (0, 255 ,0) #設(shè)置第一個(gè)燈亮綠色
  42. #np[1] = (0, 255 ,0) #設(shè)置第二個(gè)燈亮綠色
  43. count = 0
  44. elif identity == "未知人臉" and count>30:
  45. np[0] = (255, 0 ,0) #設(shè)置第一個(gè)燈亮紅色
  46. #np[1] = (255, 0 ,0) #設(shè)置第二個(gè)燈亮紅色
  47. count = 0
  48. count+=1
  49. #打開與顯示交互窗口,如果按下Q鍵,將無法進(jìn)入下一次while循環(huán)
  50. if screen.show():
  51. if_run = 0
  52. screen.quit()

復(fù)制代碼

運(yùn)行效果:

當(dāng)識(shí)別到已知人臉時(shí),燈帶的第一個(gè)燈亮綠色;

174327ww3bezjijwe6ury2.png


當(dāng)屏幕中沒有人臉或者是未知人臉時(shí),燈帶的第一個(gè)燈亮紅色。

174327z09blznt4prj4gzb.png

本文轉(zhuǎn)載至:DF創(chuàng)客社區(qū)

原文鏈接:https://mc.dfrobot.com.cn/thread-306871-1-1.html

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