LattePanda AI-人脸识别门禁系统
概述人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别。
本项目中我们将实现摄像头人脸识别效果，包含人名标签和识别框，并结合灯带的亮灯状态制作人脸识别门禁系统。
（最终效果视频）
项目基础人脸识别
硬件准备：ai主控：lattepanda
输入输出设备：5英寸显示屏、键盘、鼠标、摄像头
人脸信息录入：1、双击桌面上的“startpage.sh”，打开jupyterlab，切换到“home/lattepanda/桌面/lattepanda&ai项目实战/”目录下，如下图，检查一下项目必需的3个文件；
2、双击进入“图片拍摄”文件夹；
3、双击打开程序，修改拍摄的照片数量，例如for index in range(3)；
样例代码：
4、选择无其他人、无杂物的背景，正眼看着摄像头，然后运行程序，拍摄的图片会在程序同目录下依次出现；
5、双击图片查看拍摄效果；
6、选择效果最好的一张，重命名为此人的姓名；
7、将照片复制到“lattepanda&ai-人脸识别门禁系统”文件夹下。
程序编写：1、双击打开“人脸识别.ipynb”；
样例代码：
复制代码 隐藏代码
#导入人脸识别模块 from facerecognition import * #人脸检测与识别文件调用 facedetectorpath = face-detection-retail-0005.xml landmarkspath = landmarks-regression-retail-0009.xml facereidentificationpath = face-reidentification-retail-0095.xml #调用训练模型文件 model = model() model.load(facedetectorpath = facedetectorpath, landmarkspath = landmarkspath, facereidentificationpath = facereidentificationpath) #初始化摄像头与窗口 camera = camera() screen = screen(人脸识别门禁系统, (0,0,0)) #打开手写数字交互窗口，按下“q”键退出窗口 if_run = 1 while (if_run == 1): #从摄像头获取图片 image = camera.read(flip = false) #图片剪裁 image = model.clipresizeframe(image) screen.clear() #获取人脸识别结果并在屏幕上显示识别标签 results = model.predict(image) screen.putimage(image, 80, 0, 640, 480) for roi, landmarks, identity in zip(*results): x, y = roi.position w, h = roi.size screen.puttag(identity, x+80, y, w, h, bg=(0,255,0)) #打开与显示交互窗口，如果按下q键，将无法进入下一次while循环 if screen.show(): if_run = 0 screen.quit()复制代码
2、运行程序，当执行到最后一个单元格时，会打开交互窗口。
未识别到人脸：
检测到未知人脸：
识别到已知人脸，并显示此人姓名：
3、按键盘上的“q”键可退出交互窗口。
项目进阶人脸识别门禁系统
如果让人脸作为门禁系统的钥匙，会使我们的生活更方便快捷。当识别到主人的人脸时，灯带亮绿灯，表示准许进入；否则显示红灯。
硬件准备：主控：arduino uno、io 传感器扩展板 v7.1
模块：ws2812 rgb 全彩灯带
硬件连接图：
*ws2812上有7个rgb灯，程序中的np[0]表示第一个灯，程序中的np[1]表示第二个灯。
程序编写：双击打开“人脸识别_灯带.ipynb”；
样例代码：
复制代码 隐藏代码
#导入人脸识别模块 from facerecognition import * import time from pinpong.board import board,pin,neopixel neopixel_pin = pin.d7 pixels_num = 1 #灯数，如果需要多个灯亮，请改此数值 #初始化，选择板型和端口号 board(uno, /dev/ttyusb0).begin() np = neopixel(pin(neopixel_pin), pixels_num) #np[0]表示第一个灯，np[1]表示第二个灯，以此类推 #人脸检测与识别文件调用 facedetectorpath = face-detection-retail-0005.xml landmarkspath = landmarks-regression-retail-0009.xml facereidentificationpath = face-reidentification-retail-0095.xml #调用训练模型文件 model = model() model.load(facedetectorpath = facedetectorpath, landmarkspath = landmarkspath, facereidentificationpath = facereidentificationpath) #初始化摄像头与窗口 camera = camera() screen = screen(人脸识别门禁系统, (0,0,0)) #打开手写数字交互窗口，按下“q”键退出窗口 if_run = 1 led = 0 count = 0 while (if_run == 1): #从摄像头获取图片 image = camera.read(flip = false) #图片剪裁 image = model.clipresizeframe(image) screen.clear() #获取人脸识别结果并在屏幕上显示识别标签 results = model.predict(image) screen.putimage(image, 80, 0, 640, 480) for roi, landmarks, identity in zip(*results): x, y = roi.position w, h = roi.size screen.puttag(identity, x+80, y, w, h, bg=(0,255,0)) #count>30,修改30可调节切换灯颜色的速度 if identity != 未知人脸 and count>30: np[0] = (0, 255 ,0) #设置第一个灯亮绿色 #np[1] = (0, 255 ,0) #设置第二个灯亮绿色 count = 0 elif identity == 未知人脸 and count>30: np[0] = (255, 0 ,0) #设置第一个灯亮红色 #np[1] = (255, 0 ,0) #设置第二个灯亮红色 count = 0 count+=1 #打开与显示交互窗口，如果按下q键，将无法进入下一次while循环 if screen.show(): if_run = 0 screen.quit()复制代码
运行效果：当识别到已知人脸时，灯带的第一个灯亮绿色；
当屏幕中没有人脸或者是未知人脸时，灯带的第一个灯亮红色。
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原文链接：https://mc.dfrobot.com.cn/thread-306871-1-1.html
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2、双击进入“图片拍摄”文件夹；
3、双击打开程序，修改拍摄的照片数量，例如for index in range(3)；
样例代码：
4、选择无其他人、无杂物的背景，正眼看着摄像头，然后运行程序，拍摄的图片会在程序同目录下依次出现；
5、双击图片查看拍摄效果；
6、选择效果最好的一张，重命名为此人的姓名；
7、将照片复制到“lattepanda&ai-人脸识别门禁系统”文件夹下。
程序编写：1、双击打开“人脸识别.ipynb”；
样例代码：
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#导入人脸识别模块 from facerecognition import * #人脸检测与识别文件调用 facedetectorpath = face-detection-retail-0005.xml landmarkspath = landmarks-regression-retail-0009.xml facereidentificationpath = face-reidentification-retail-0095.xml #调用训练模型文件 model = model() model.load(facedetectorpath = facedetectorpath, landmarkspath = landmarkspath, facereidentificationpath = facereidentificationpath) #初始化摄像头与窗口 camera = camera() screen = screen(人脸识别门禁系统, (0,0,0)) #打开手写数字交互窗口，按下“q”键退出窗口 if_run = 1 while (if_run == 1): #从摄像头获取图片 image = camera.read(flip = false) #图片剪裁 image = model.clipresizeframe(image) screen.clear() #获取人脸识别结果并在屏幕上显示识别标签 results = model.predict(image) screen.putimage(image, 80, 0, 640, 480) for roi, landmarks, identity in zip(*results): x, y = roi.position w, h = roi.size screen.puttag(identity, x+80, y, w, h, bg=(0,255,0)) #打开与显示交互窗口，如果按下q键，将无法进入下一次while循环 if screen.show(): if_run = 0 screen.quit()复制代码
2、运行程序，当执行到最后一个单元格时，会打开交互窗口。
未识别到人脸：
检测到未知人脸：
识别到已知人脸，并显示此人姓名：
3、按键盘上的“q”键可退出交互窗口。
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模块：ws2812 rgb 全彩灯带
硬件连接图：
*ws2812上有7个rgb灯，程序中的np[0]表示第一个灯，程序中的np[1]表示第二个灯。
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运行效果：当识别到已知人脸时，灯带的第一个灯亮绿色；
当屏幕中没有人脸或者是未知人脸时，灯带的第一个灯亮红色。
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