今天就跟大家聊聊有關(guān)樹莓派人臉識別門禁系統(tǒng)代碼以及代碼分析，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
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樹莓派人臉識別門禁系統(tǒng)的總體設計
硬件包括：樹莓派3B、電源模塊、轉(zhuǎn)5V降壓模塊、觸摸感應傳感器模塊、聲光報警模塊和驅(qū)動模塊。
由此設計出的人臉識別門禁系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖如下：
總體結(jié)構(gòu)框圖
程序運行時樹莓派會將本地照片中的面部圖像發(fā)送至云端服務進行分析，識別出的人臉會給出face_token，用于后續(xù)的人臉比對等操作。觸摸傳感器觸發(fā)主函數(shù)實時拍照并發(fā)送至云服務調(diào)用Search API在Faceset中找出與目標人臉最相似的一張或多張人臉。將比對結(jié)果發(fā)送到樹莓派本地終端，提取返回結(jié)果并將其顯示在樹莓派終端。
主流程圖
系統(tǒng)主要功能實現(xiàn)
當觸摸開關(guān)被按下LED閃爍，接著進行一張人臉的采集。并將此照片與已經(jīng)上傳的三張照片做對比。判斷出相似的人臉。當相似度大于70%，則開門（電機正轉(zhuǎn)開門 、停止并發(fā)出警報聲、電機反轉(zhuǎn)關(guān)門）。
主要模塊各自的功能如下：
主控模塊。在本設計中主要起到集中分配的作用，不僅需要即時采集人臉圖像，調(diào)用API處理圖像，同時還要提供攝像頭檢測、驅(qū)動芯片、顯示屏等數(shù)字器件的工作信號。
觸發(fā)模塊。系統(tǒng)的輸入部分，實現(xiàn)人機交互。通過接收觸控按鍵的電平信息，使得樹莓派得到需要的數(shù)據(jù)。
檢測模塊。對人臉進行采集攝像的模塊，提供最原始的圖片信息。
驅(qū)動模塊。大門開閉的過程控制的控制元件
顯示模塊。以連接一臺電腦液晶顯示器即可
系統(tǒng)電源模塊。系統(tǒng)電源模塊主要負責給系統(tǒng)提供符合要求的電流與電壓
報警模塊。系統(tǒng)的聲光報警模塊，利用LED燈和蜂鳴器來提示人臉即將檢測的信息。
樹莓派3B
觸摸開關(guān)模塊
樹莓派攝像頭
樹莓派專用500W攝像頭提供了三個應用程序，分別為：raspistill、raspivid、raspistillyuv。其中 raspistill 和 raspistillyuv 非常相似，并且都是用于捕捉圖像，而 raspivid 用于捕捉視頻。
樹莓派上電即開機進入系統(tǒng)。啟動人臉識別檢測程序。程序啟動后觸摸傳感器循環(huán)檢測是否被觸發(fā)。檢測周期時2S，當觸摸感應開關(guān)被觸發(fā)則啟動攝像頭實時拍照。照片存儲到本地之后上傳云服務處理。之后判斷返回的處理結(jié)果是否通過。
搭建opencv環(huán)境將在下一個文章詳細介紹，此處跳過。除此之外安裝pycurl.使用apt-get的方式安裝$ sudo apt-get install python-pycurl。
流程圖
到Face++網(wǎng)站https://www.faceplusplus.com.cn/注冊自己的APIkey.
Sdk的facepp.py文件中包含如下底層api接口提供我們使用。
_APIS = [
'/detect',
'/detection/landmark'
'/compare',
'/search',
'/faceset/create',
'/faceset/addface',
'/faceset/removeface',
'/faceset/update',
'/faceset/getdetail',
'/faceset/delete',
'/faceset/getfacesets',
'/face/analyze',
'/face/getdetail',
'/face/setuserid'
]
輸入自己在Face++網(wǎng)站注冊的APIkey。
FACE++的API
Detect API
調(diào)用者提供圖片文件或者圖片URL，進行人臉檢測和人臉分析。識別出的人臉會給出face_token，用于后續(xù)的人臉比對等操作。請注意，只對人臉包圍盒面積最大的5個人臉進行分析，其他人臉可以使用Face Analyze API進行分析。如果您需要使用檢測出的人臉于后續(xù)操作，建議將對應face_token添加到FaceSet中。如果一個face_token連續(xù)72小時沒有存放在任意FaceSet中，則該face_token將會失效。如果對同一張圖片進行多次人臉檢測，同一個人臉得到的face_token是不同的。
Search API
在Faceset中找出與目標人臉最相似的一張或多張人臉。支持傳入face_token或者直接傳入圖片進行人臉搜索。使用圖片進行比對時會選取圖片中檢測到人臉尺寸最大的一個人臉。
調(diào)用正確的返回值
系統(tǒng)調(diào)試及運行
等待對比的照片先存儲在本地 等待代碼中上傳
程序初始設置
首先拍攝的照片上傳到本文件夾并修改圖片文件名，然后在代碼中將三張待對比照片賦值給face_one、face_two、face_three三個變量。并設置進行對比的照片名為customer.jpg。
face_one = 'face_one.jpg'
face_two = 'face_two.jpg'
face_three = 'face_three.jpg'
face_search = 'customer.jpg'
置GPIO編碼方式為BOARD，GPIO13為輸入模式，GPIO11，12，15，16，40為輸出模式。
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setwarnings(False)
GPIO.setup(13,GPIO.IN)
GPIO.setup(11,GPIO.OUT)
GPIO.setup(12,GPIO.OUT)
GPIO.setup(15,GPIO.OUT)
GPIO.setup(16,GPIO.OUT)
GPIO.setup(40,GPIO.OUT)
在python程序中設置調(diào)用API的key和secret。
#http_url='https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect'
key = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
secret = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
api = facepp.API(key, secret)
各功能函數(shù)
蜂鳴器，前面已經(jīng)初始設置GPIO12為輸出模式，此處bee()函數(shù)設置GPIO12為高電平，延時0.5s后置為低。意味著當調(diào)用bee()函數(shù)時蜂鳴器鳴叫0.5s.
def bee():
GPIO.output(12, False)
time.sleep(0.5)
GPIO.output(12, True)
步進電機,設置旋轉(zhuǎn)角度為180°，closewise=1時，步進電機順時針旋轉(zhuǎn)，closewise=0時，步進電機逆時針旋轉(zhuǎn)。步進電機驅(qū)動模塊由樹莓派的GPIO35、 GPIO36、 GPIO38 、GPIO40四個GPIO驅(qū)動。
def motor_open():
steps = 180;
clockwise = 1;
arr = [0,1,2,3];
if clockwise!=1:
arr = [3,2,1,0];
ports = [40,38,36,35] # GPIO 21（Pin 40） GPIO 20（Pin 38） GPIO 16（Pin 36） GPIO 19（Pin 35）
for p in ports:
GPIO.setup(p,GPIO.OUT)
for x in range(0,steps):
for j in arr:
time.sleep(0.002)
for i in range(0,4):
if i == j:
GPIO.output(ports[i],True)
else:
GPIO.output(ports[i],False)
（3）流水燈：初始設置已經(jīng)將GPIO11、GPIO15、GPIO16為輸出模式。分別把三個LED發(fā)光二極管的長引腳接到這三個GPIO上，短引腳接至負極。通過把對應的引腳置為高電平延時0.3s后置為低，循環(huán)點亮三個小燈。
def light():
GPIO.output(11, True)
time.sleep(0.3)
GPIO.output(11, False)
GPIO.output(15, True)
time.sleep(0.3)
GPIO.output(15, False)
GPIO.output(16, True)
time.sleep(0.3)
GPIO.output(16, False)
系統(tǒng)預熱好，提示做好準備 ，一段時間后進行拍照。在終端窗口輸出提示信息。并調(diào)用light()來實現(xiàn)LED發(fā)光二極管的流水燈效果。并調(diào)用bee（）讓蜂鳴器發(fā)出提示聲音。
def prep():
print("歡迎使用人臉識別檢測系統(tǒng) 請面對攝像頭 5秒鐘后進行人臉采集")
light()
print("************************5*********************")
light()
print("************************4*********************")
light()
print("************************3*********************")
light()
print("************************2*********************")
light()
print("************************1*********************")
bee()
調(diào)用拍照函數(shù)時流水燈點亮，然后使用opencv利用攝像頭采集一張照片，將照片保存為customer.jpg。
def take_photo():
light()
capture = cv2.VideoCapture(0)
if not capture.isOpened(): print('Capture failed because of camera')
ret, img = capture.read()
cv2.imwrite('customer.jpg', img)
print("***********************照片采集完畢 請稍等*************************")
print '=' * 60
函數(shù)調(diào)用API將本地存儲的照片進行人臉檢測和人臉分析。識別出的人臉會給出face_token，用于后續(xù)的人臉比對等操作。然后調(diào)用searchAPI在Faceset中找出與目標人臉最相似的一張或多張人臉。進行比對時會選取圖片中檢測到人臉尺寸最大的一個人臉。
觸發(fā)檢測的監(jiān)測函數(shù)det(),程序運行時開始檢測觸摸開關(guān)是否被觸發(fā)。當觸摸開關(guān)被觸發(fā)時會發(fā)送高電平信號給樹莓派。當檢測GPIO13為真時，在終端輸出確定信息，并調(diào)用主函數(shù)進行對比操作。主程序運行結(jié)束后繼續(xù)檢測是否被觸發(fā)。一直循環(huán)指導程序退出。
def det():
while True:
if GPIO.input(13)==True:
print "confirm"
main()
else:
print "NO BODY"
time.sleep(2)
det()
提取API.search返回結(jié)果，并將返回的信息保存到s，并從中提取相似度的值。轉(zhuǎn)換s[0][‘configdence’]為整形變量賦值給m。當m大于70時輸出通過檢測并調(diào)用步進電機轉(zhuǎn)動。
異常處理
目的是刪除無用的人臉庫，所以新建了一個debug.py的python文件。當檢測失敗之后執(zhí)行一次debug.py即可。
import facepp
#http_url='https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect'
key = "xzFPqqR1q_fasM1D3s4yvUdcBoTovUMX"
secret = "4GXhLafqDOmnfQRxx-6ZlEVwQpOlZoW-"
api = facepp.API(key, secret)
# 創(chuàng)建一個Faceset用來存儲FaceToken
# create a Faceset to save FaceToken
def main():
api.faceset.delete(outer_id='detect', check_empty=0)
#ret = api.faceset.create(outer_id='detect')
#print_result("faceset create", ret)
main()
文中為了節(jié)省篇幅 省略了opencv搭建的步驟。其實拍照功能可以換成調(diào)用os使用命令行的方式拍照：
def take_photo():
os.system('raspistill -w 480 -h 360 -o customer.jpg -t 2000')
print("***********************首次照片采集完畢 請稍等*************************")
print '=' * 60
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