raspberry pi代码如何实现人脸识别开锁应用

发布时间：2021-11-24 16:43:04 作者：柒染
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Raspberry Pi代码如何实现人脸识别开锁应用

引言

随着物联网和智能家居的快速发展，人脸识别技术逐渐成为智能门锁的核心功能之一。Raspberry Pi作为一种低成本、高性能的单板计算机，非常适合用于开发智能家居应用。本文将详细介绍如何使用Raspberry Pi实现一个人脸识别开锁应用。

所需硬件

Raspberry Pi 4 Model B：推荐使用4GB或8GB版本，以确保足够的计算能力。
Raspberry Pi Camera Module V2：用于捕捉人脸图像。
5V继电器模块：用于控制门锁的开关。
电磁锁：用于模拟门锁。
电源适配器：为Raspberry Pi和电磁锁供电。
杜邦线：用于连接各个硬件模块。

所需软件

Raspbian OS：Raspberry Pi的官方操作系统。
Python 3：用于编写控制代码。
OpenCV：用于图像处理和人脸检测。
dlib：用于人脸识别。
SQLite：用于存储人脸特征数据。
RPi.GPIO：用于控制GPIO引脚。

环境配置

1. 安装Raspbian OS

首先，从Raspberry Pi官网下载最新的Raspbian OS镜像，并使用Raspberry Pi Imager工具将其烧录到MicroSD卡中。

2. 更新系统

启动Raspberry Pi后，打开终端并运行以下命令以更新系统：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

3. 安装Python 3

Raspbian OS默认已安装Python 3，但为了确保版本最新，可以运行以下命令：

sudo apt-get install python3

4. 安装OpenCV和dlib

安装OpenCV和dlib库，这两个库将用于人脸检测和识别。

sudo apt-get install python3-opencv
pip3 install dlib

5. 安装SQLite

SQLite是一个轻量级的数据库，适合用于存储人脸特征数据。

sudo apt-get install sqlite3

6. 安装RPi.GPIO

RPi.GPIO库用于控制Raspberry Pi的GPIO引脚。

sudo apt-get install python3-rpi.gpio

人脸检测与识别

1. 人脸检测

使用OpenCV进行人脸检测。以下是一个简单的Python代码示例：

import cv2

# 加载预训练的人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = cap.read()
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    
    # 在图像中标记人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('Face Detection', frame)
    
    # 按下'q'键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 人脸识别

使用dlib进行人脸识别。首先，需要训练一个模型来识别人脸。以下是一个简单的训练和识别代码示例：

import dlib
import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的人脸检测模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
face_rec = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 加载已知人脸特征
known_faces = np.load("known_faces.npy")
known_names = np.load("known_names.npy")

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = cap.read()
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测人脸
    faces = detector(gray)
    
    for face in faces:
        # 获取人脸特征
        shape = predictor(gray, face)
        face_descriptor = face_rec.compute_face_descriptor(frame, shape)
        
        # 计算与已知人脸的相似度
        matches = [np.linalg.norm(face_descriptor - known_face) for known_face in known_faces]
        match_index = np.argmin(matches)
        
        # 如果相似度低于阈值，则认为是同一个人
        if matches[match_index] < 0.6:
            name = known_names[match_index]
        else:
            name = "Unknown"
        
        # 在图像中标记人脸
        cv2.rectangle(frame, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(frame, name, (face.left(), face.top() - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('Face Recognition', frame)
    
    # 按下'q'键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

数据库管理

1. 创建数据库

使用SQLite创建一个数据库来存储人脸特征数据。

import sqlite3

# 连接到数据库（如果不存在则创建）
conn = sqlite3.connect('face_recognition.db')
c = conn.cursor()

# 创建表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS faces
             (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
              name TEXT NOT NULL,
              descriptor BLOB NOT NULL)''')

# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

2. 插入数据

将新的人脸特征数据插入到数据库中。

import sqlite3
import numpy as np

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('face_recognition.db')
c = conn.cursor()

# 插入数据
name = "John Doe"
descriptor = np.random.rand(128).tobytes()  # 假设这是一个128维的人脸特征向量
c.execute("INSERT INTO faces (name, descriptor) VALUES (?, ?)", (name, descriptor))

# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

3. 查询数据

从数据库中查询人脸特征数据。

import sqlite3
import numpy as np

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('face_recognition.db')
c = conn.cursor()

# 查询数据
c.execute("SELECT name, descriptor FROM faces")
rows = c.fetchall()

# 将数据转换为numpy数组
known_names = [row[0] for row in rows]
known_faces = [np.frombuffer(row[1], dtype=np.float64) for row in rows]

# 关闭连接
conn.close()

GPIO控制

1. 控制继电器

使用RPi.GPIO库控制继电器模块，从而控制电磁锁的开关。

import RPi.GPIO as GPIO
import time

# 设置GPIO模式
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# 定义继电器引脚
relay_pin = 18

# 设置继电器引脚为输出模式
GPIO.setup(relay_pin, GPIO.OUT)

# 打开继电器（门锁打开）
GPIO.output(relay_pin, GPIO.HIGH)
time.sleep(1)

# 关闭继电器（门锁关闭）
GPIO.output(relay_pin, GPIO.LOW)

# 清理GPIO设置
GPIO.cleanup()

整合与测试

1. 整合代码

将人脸检测、识别、数据库管理和GPIO控制代码整合到一个完整的应用中。

import cv2
import dlib
import numpy as np
import sqlite3
import RPi.GPIO as GPIO
import time

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 加载预训练的人脸检测模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
face_rec = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('face_recognition.db')
c = conn.cursor()

# 查询已知人脸特征
c.execute("SELECT name, descriptor FROM faces")
rows = c.fetchall()
known_names = [row[0] for row in rows]
known_faces = [np.frombuffer(row[1], dtype=np.float64) for row in rows]

# 设置GPIO模式
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
relay_pin = 18
GPIO.setup(relay_pin, GPIO.OUT)

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = cap.read()
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测人脸
    faces = detector(gray)
    
    for face in faces:
        # 获取人脸特征
        shape = predictor(gray, face)
        face_descriptor = face_rec.compute_face_descriptor(frame, shape)
        
        # 计算与已知人脸的相似度
        matches = [np.linalg.norm(face_descriptor - known_face) for known_face in known_faces]
        match_index = np.argmin(matches)
        
        # 如果相似度低于阈值，则认为是同一个人
        if matches[match_index] < 0.6:
            name = known_names[match_index]
            # 打开继电器（门锁打开）
            GPIO.output(relay_pin, GPIO.HIGH)
            time.sleep(1)
            # 关闭继电器（门锁关闭）
            GPIO.output(relay_pin, GPIO.LOW)
        else:
            name = "Unknown"
        
        # 在图像中标记人脸
        cv2.rectangle(frame, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(frame, name, (face.left(), face.top() - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('Face Recognition', frame)
    
    # 按下'q'键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 清理GPIO设置
GPIO.cleanup()

# 关闭数据库连接
conn.close()

2. 测试应用

运行整合后的代码，测试人脸识别开锁功能。确保摄像头能够正确捕捉人脸图像，并且能够正确识别已知人脸并控制门锁开关。

优化与扩展

1. 性能优化

多线程处理：将人脸检测和识别过程放在单独的线程中，以提高实时性。
模型优化：使用更高效的模型或硬件加速（如USB加速棒）来提高识别速度。

2. 功能扩展

远程控制：通过Web界面或移动应用远程控制门锁。
日志记录：记录每次开锁的时间和用户信息。
多用户管理：支持添加、删除和编辑用户信息。

结论

通过本文的介绍，我们详细讲解了如何使用Raspberry Pi实现一个人脸识别开锁应用。从硬件准备、环境配置到代码实现，每一步都进行了详细的说明。希望本文能够帮助读者快速上手并开发出自己的智能门锁应用。