LattePanda&AI-人脸识别门禁系统
## 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：
#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()
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表示第一个灯，程序中的np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：
#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表示第一个灯，np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, 255 ,0) #设置第一个灯亮绿色
#np = (0, 255 ,0) #设置第二个灯亮绿色
count = 0
elif identity == "未知人脸" and count>30:
np = (255, 0 ,0) #设置第一个灯亮红色
#np = (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()
### 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。
楼主，示例代码在哪里能看到？ 厉害厉害 不错不错！ 厉害厉害 赞赞赞赞赞！
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