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  • 2020-3-16 之前舵机开门关门逻辑有点混乱,不太合乎常理,现对树莓派人脸识别代码进行修改,以及对Arduino控制代码有所调整;在上一篇文章中小雨:树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别​zhuanlan.zhihu.com我们...

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    2020-3-16 之前舵机开门关门逻辑有点混乱,不太合乎常理,现对树莓派人脸识别代码进行修改,以及对Arduino控制代码有所调整;


    在上一篇文章中

    小雨:树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别​zhuanlan.zhihu.com
    c2b859fabf31d7eb14be56c71cda2a6c.png

    我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给Arduino的HC-05模块,让Arduino控制舵机开门。

    准备

    设备材料

    • 树莓派3b
    • Arduino UNO R3
    • HC-05
    • 舵机SG90(或者MG995)
    • 杜邦线若干

    连接图

    e8d963f748cbd50f18ac11000f60ae41.png

    一、树莓派端配置

    树莓派自带蓝牙功能,我们可以调用系统指令发送蓝牙信号,

    1.1 安装树莓派蓝牙模块pybluez

    安装完成后再继续下一步操作; 若想让树莓派使用bluetooth,必须给树莓派安装pybluez模块

    sudo 

    1.2 将树莓派手动连接至HC-05

    打开树莓派桌面端,点击蓝牙图标后点击add device

    45427f3a198718d4dac1d1497562848e.png

    选择HC-05模块,配对密码是1234;

    92b2b33d91c106c021bdc69243da4607.png

    配对成功后,后面程序就可以直接运行了

    1.3 定义树莓派蓝牙控制功能

    创建一个bluetooth_test.py文件,分别定义初始化指令、开门指令、关门指令,分别发送字符串’1‘,’2’,‘3’;

    import 

    二、Arduino连接方式

    2.1 Arduino与HC-05蓝牙模块的连接

    由于我们用的是Arduino UNO R3没有蓝牙模块,要接收蓝牙数据,可以通过外接HC-05蓝牙模块解决。

    HC-05===Arduino

    • RXD<==>TX
    • TXD<==>RX
    • VCC<==>5v
    • GND<==>GND

    注意:HC-05的vcc一定要接5v,如果接3.3v,虽然可以亮灯工作,但是接收一次数据后会自动断开连接,刚开始我找半天没找到原因,原来是电压给低了,这是一个小细节要注意一下。

    2.2 Arduino与舵机模块的连接

    SG90 舵机导线三种颜色,含义分别是: 棕色:GND 红色:VCC

    黄色:DATA

    舵机SG90===Arduino

    • DATA<==>D9
    • VCC<==>5v
    • GND<==>GND

    三、Arduino控制代码

    创建工程烧录到Arduino开发板中即可

    #include 

    四、树莓派控制代码

    按照上一篇文章,我们的树莓派已经准备妥当了,在test.py的基础上,我们再修改一下:

    # 2020-3-16修正版本
        

    注意:

    运行程序后,如果报错

        bluetooth.btcommon.BluetoothError: [Errno 112] Host is down 

    你则需要回到桌面端,将树莓派与HC-05重新配对一下,再运行一下就好了。

    最后

    至此,当我们运行该代码,把脸凑到摄像头前,舵机自动开门,把脸移开则舵机自动关门,智能门禁系统就做好啦!


    我还拍了一个演示效果的视频

    5fa2bbd590bf378e448ab243a1c1592b.png
    家庭环境监测演示视频_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili​www.bilibili.com
    9dbc8189bb2481f05200502452f34d96.png

    配套视频教程:

    树莓派人脸识别门禁系统快速上手系列教程_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili​www.bilibili.com
    d4781346883902066461d555e021aace.png

    全部代码开源在GitHub上:

    源码GitHub地址​github.com

    440281db17e9bf098d1790e069c5772d.png

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  • 树莓派 人脸识别——从小白到大白 @。@初探树莓派系统拷入一些问题人脸识别yolov3结果 初探树莓派 这是大鱼的第一篇博客,唉唉,客官留步!!!! 系统拷入 一些问题 人脸识别 作为一个小白,我带着我炽热的心,滚过...

    初探树莓派

    这是大鱼的第一篇博客,唉唉,客官留步!!!!

    系统拷入

    一些问题

    人脸识别

    作为一个小白,我带着我炽热的心,滚过了刀山,跨越了火海,云淡风轻之后,我只想说:一下内容我用了六种我认为可行的方法(但实际上有些适用于电脑,精确度高,但就是不适用于树莓派;有些树莓派可以用,但是就是精度低 哭了哭了 # ¥ # 各位客官如果不弃,可以继续看看)

    yolov3

    关于yolov3,我之前做过yolov3的目标识别,想知识迁移一下。
    放出官网:
    链接: YOLO.
    我用了cudnn,cuda做加速,具体怎么做,之后再出一篇

    结果

    1、yolov3适用于物体识别而不是人脸识别
    虽然我的人脸识别可以识别出我,并且置信度为99.9%,但是别人却也有70%多。实在是不合适~不合适呀
    2、在树莓派上搭建yolov3的环境也很麻烦
    这里推荐一篇教程:(最底下有镜像,别爱我,没结果)
    链接: darknet-nnpack.

    opencv

    上链接
    链接: 树莓派 + opencv.
    opencv实现人脸识别呢~就是和大多数人脸识别的工具一样,他是直接分
    装好函数,给你训练好的模型,让你识别。
    这样确实很快,但是这些模型大多是已欧美人的面孔来训练的,所以识别亚洲人准确度不近人意

    dlib

    老样子链接:
    链接: dlib.
    dlib号称能够在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。
    BUT也是针对于欧美人的面孔的,我是装完之后才发现的(我吐了)
    但是可取的是,虽然他分装了函数,模板针对欧美,但是他的人脸识别功能更加全面(相比于opencv,个人建议,小白建议)
    dlib-python链接: api文档.

    虹软sdk

    链接: 虹软.
    下载sdk,第一次下载的时候要关注一下叫APP ID和SDK KEY的东东,相当于账号密码,在代码运行的过程中会用到。
    从这里,一个巨大无比的坑开始了…(顺便提一句,小小白注意要看readme文档)
    跑了一下demo
    在这里插入图片描述
    第一部分:输出sdk信息
    第二部分:人脸识别,准确率94%,很高了
    第三部分:年龄检测 性别检测 3D角度检测 活体信息检测(这些很全了,已经远远超过了人脸识别的要求)
    (小插曲:第一次跑demo的时候最后光标一直在闪,我以为是没有跑完,后来试了几次都是这样。最后看了看代码,哎哟,getchar(); 笨笨笨
    我本已信心满满的准备晚上代码了,结果放在树莓派上一跑,我又吐了。运行不了。
    那夜我查阅了很多的资料,查到了这个:
    链接: 交叉编译.
    在这里插入图片描述
    欣喜之情,溢于言表~~~
    第二天…
    唉,尝试过交叉编译之后,发现后面还有一个坑,虹软sdk不支持ram-linux(就是树莓派的cpu架构),我下的是linux版的,当然虹软还有windows,安卓等,就是没有arm-liunx.
    在这里插入图片描述做个人脸识别像过山车一样,伤心~

    facenet

    属于主角的光!!!!
    之前的不是运行速度慢就是精度不够。
    facenet可以的!
    链接: tensorflow-facenet.

    这个作者已经讲的很详细了。
    我用的是anaconda安装的tensorflow 。
    anaconda方便是主要在于可以在不同的框架之间切换,但是有一点不好的就是,安装好anaconda之后,它会将你的python路径改成anaconda的,然后pip xxxx就是安装在anaconda中的python下,但是sudo pip 却不是安装在anaconda里,而是在系统的python(/usr/bin/python)。
    有时候一个不小心就安装错了位置,然后打死都找不到原因(明明安装了为啥没有!!!哭晕~)
    后来,在栽了几个跟头之后,我决定把python 路径改回来。
    再提一句:如果只是修改conda里面的python

    conda install python=3.X
    
    

    关于python

    // 查看python版本
    python --version
    python3 --version
    //查看当前python位置
    which python
    //查看 所有 python
    whereis python
    //查看pip版本
    pip -V
    pip3 -V
    

    知道了自己的python、pip版本之后呢,我们就可以修改了成自己想要的了

    // 修改python ,pip 版本
    sudo gedit ~/.bashrc
    

    在最后加入
    alias python=python3.5
    alias pip3=/usr/local/bin/pip3
    最后别忘了

    source ~/.bashrc
    

    君不见黄河之水天上来,奔流到海不复回,君知不知pip和sudo pip可能用的是不同的两个pip???
    pip路径修改如上;

    // sudo pip 路径修改
    //打开文件
    sudo gedit /etc/profile
    

    最后一行加入(具体路径看你哦)
    alias pip=/usr/local/bin/pip
    alias pip3=/usr/local/bin/pip3
    (如果是anaconda的话在 anaconda/bin/pip

    扯远了@×@

    facenet遇到的坑以及心得

    在这里插入图片描述
    小白提醒:特别要注意作者给出的安装环境。并不是随便哪一个版本就可以运行的。
    比如python - tensorflow版本是有对应的。如,你用python2写的代码用python3运行肯定会有一些语法的改变,会有warning!再说tensorflow1.14-----2.0改变很大,比如2.0去掉了contrib…
    所以要严格按作者来

    //安装制定版本的tensorflow,如果你是一个小白,如果你是想直接跑facenet代码,则不要安装2.0的,这个作者应用了contrib,在2.0中没得了
    conda install tensorflow-gpu==1.8
    // 作者没提到的opencv的安装
    conda install python-opencv
    

    如果遇到不能安装tqdm、h5py,考虑python版本问题
    (我安装的是tensorlfow1.13.1,1.8太老了)

    差点就忘了 pip升级:

    pip install --user --upgrade pip
    

    加一个小插曲

    我在python版本中挣扎时,当时还没意识到路径这回事,把python卸了,于是呵呵哈哈哈…

    开始后只有背景和鼠标了…
    我想了想,我应该是把桌面卸了

    // 命令行安装桌面,Crtl + Alt + F1 进入命令行模式,需要输入login和password
    sudo apt-get install ubuntu-desktop
    sudo reboot
    

    解决。我的小心脏哟~

    移植树莓派

    用miniconda,注意版本arm
    链接: miniconda.
    基本上和pc机上的步骤差不多
    我将代码把显示图片的功能去除了,拍照频率也降低了,去掉了一些在图片上作图以及显示的功能,改成直接输出。在ps机上cpu为17%,在3b上勉勉强强,希望在4b上试试。

    感谢csdn的同僚们!

    展开全文
  • 树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

    千次阅读 多人点赞 2020-02-27 16:07:59
    在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口...

    2020-3-16 之前舵机开门关门逻辑有点混乱,不合乎常理,现对树莓派人脸识别代码进行修改,以及Arduino控制代码有所调整;


    在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给Arduino的HC-05模块,让Arduino控制舵机开门。
    ###准备
    #####设备材料

    • 树莓派3b
    • Arduino UNO R3
    • HC-05
    • 舵机SG90(或者MG995)
    • 杜邦线若干
      #####连接图
      连接图.png

    ###一、树莓派端配置
    树莓派自带蓝牙功能,我们可以调用系统指令发送蓝牙信号,

    1.1安装树莓派蓝牙模块pybluez

    安装完成后再继续下一步操作;
    若想让树莓派使用bluetooth,必须给树莓派安装pybluez模块

    sudo apt-get install libbluetooth-dev  //安装蓝牙开发库
    python3 -m pip install pybluez    //安装pybluez
    
    1.2 将树莓派手动连接至HC-05

    打开树莓派桌面端,点击蓝牙图标后点击add device
    图片.png
    选择HC-05模块,配对密码是1234;
    图片.png

    配对成功后,后面程序就可以直接运行了

    1.3 定义树莓派蓝牙控制功能

    创建一个bluetooth_test.py文件,分别定义初始化指令、开门指令、关门指令,分别发送字符串’1‘,’2’,‘3’;

    import bluetooth
     
    def servo_init():#初始化指令
    	bd_addr = "20:16:08:08:39:75" #arduino连接的蓝牙模块的地址
    	port = 1
    	 
    	sock=bluetooth.BluetoothSocket( bluetooth.RFCOMM )
    	sock.connect((bd_addr, port)) #创建连接
    	 
    	sock.send("1") #发送数据
    	sock.close()  #关闭连接
    	
    def bt_open():#开门指令
    	bd_addr = "20:16:08:08:39:75" 
    	port = 1
    	 
    	sock=bluetooth.BluetoothSocket( bluetooth.RFCOMM )
    	sock.connect((bd_addr, port)) 
    	 
    	sock.send("2") 
    	sock.close()  
    
    def bt_close():#关门指令
    	bd_addr = "20:16:08:08:39:75" 
    	port = 1
    	 
    	sock=bluetooth.BluetoothSocket( bluetooth.RFCOMM )
    	sock.connect((bd_addr, port)) 
    	 
    	sock.send("3") 
    	sock.close()  	
    

    ###二、Arduino连接方式
    #####2.1 Arduino与HC-05蓝牙模块的连接
    由于我们用的是Arduino UNO R3没有蓝牙模块,要接收蓝牙数据,可以通过外接HC-05蓝牙模块解决。


    HC-05===Arduino

    • RXD<==>TX
    • TXD<==>RX
    • VCC<==>5v
    • GND<==>GND

    注意:HC-05的vcc一定要接5v,如果接3.3v,虽然可以亮灯工作,但是接收一次数据后会自动断开连接,刚开始我找半天没找到原因,原来是电压给低了,这是一个小细节要注意一下。
    #####2.2 Arduino与舵机模块的连接
    SG90 舵机导线三种颜色,含义分别是:
    棕色:GND
    红色:VCC
    黄色:DATA

    舵机SG90===Arduino

    • DATA<==>D9
    • VCC<==>5v
    • GND<==>GND

    ###三、Arduino控制代码
    创建工程烧录到Arduino开发板中即可

    #include <Servo.h>
    Servo myservo;  
    
    void setup() {
      mySerial.begin(9600); //监听软串口
      myservo.attach(9); //舵机控制
      myservo.write(0);
    //  delay(10000); 
    }
    
    void loop() {
      while(Serial.available())
      {
        char c;
        c = Serial.read();  //读取串口数据
        Serial.println(c);
        switch(c)
        {
          case '1':servo_init();
          break;
          case '2':open_the_door();
          break;
          case '3':close_the_door();
        }
      }
    
    }
    
    
    void open_the_door()  //舵机开门
    {
      myservo.write(170);
    }
    void close_the_door()  //舵机关门
    {
      myservo.write(0);
    }
    void servo_init()  //舵机初始化
    {
      myservo.write(10);
    }
    

    ###四、树莓派控制代码
    按照上一篇文章,我们的树莓派已经准备妥当了,在test.py的基础上,我们再修改一下:

    # 2020-3-16修正版本
    from aip import AipFace
    from picamera import PiCamera
    import urllib.request
    import RPi.GPIO as GPIO
    import base64
    import time
    import bluetooth
    
    from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close
    
    
    #百度人脸识别API账号信息
    APP_ID = '18332624'
    API_KEY = '2QoqxCzAsZGT9k5CMeaIlPBs'
    SECRET_KEY ='9wOlqd4sPvLc7ZKtLxMlBVkcikXHZ4rz'
    client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)#创建一个客户端用以访问百度云
    #图像编码方式
    IMAGE_TYPE='BASE64'
    camera = PiCamera()#定义一个摄像头对象
    #用户组
    GROUP = 'yusheng01'
     
    #照相函数
    def getimage():
        camera.resolution = (1024,768)#摄像界面为1024*768
        camera.start_preview()#开始摄像
        time.sleep(2)
        camera.capture('faceimage.jpg')#拍照并保存
        time.sleep(2)
    #对图片的格式进行转换
    def transimage():
        f = open('faceimage.jpg','rb')
        img = base64.b64encode(f.read())
        return img
    #上传到百度api进行人脸检测
    def go_api(image):
        result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸
        if result['error_msg'] == 'SUCCESS':#如果成功了
            name = result['result']['user_list'][0]['user_id']#获取名字
            score = result['result']['user_list'][0]['score']#获取相似度
            if score > 80:#如果相似度大于80
                if name == 'yin_danli':
                    print("欢迎%s !" % name)
                    time.sleep(1)
                if name == 'danli':
                    print("欢迎%s !" % name)
                    time.sleep(3)
                if name == "yusheng_02":
                    print("欢迎%s !" % name)
                    time.sleep(3)
         
            else:
                print("对不起,我不认识你!")
                name = 'Unknow'
                return 0
            curren_time = time.asctime(time.localtime(time.time()))#获取当前时间
     
            #将人员出入的记录保存到Log.txt中
            f = open('Log.txt','a')
            f.write("Person: " + name + "     " + "Time:" + str(curren_time)+'\n')
            f.close()
            return 1
        if result['error_msg'] == 'pic not has face':
            print('检测不到人脸')
            time.sleep(3)
            return -1
        else:
            print(result['error_code']+' ' + result['error_code'])
            return 0
    #主函数
    if __name__ == '__main__':
        servo_init()    #舵机复位,初始化一次就够了
        while True:
            
            print('准备开始,请面向摄像头 ^_^')
    
            if True:
                getimage()#拍照
                img = transimage()  #转换照片格式
                res = go_api(img)   #将转换了格式的图片上传到百度云
                if(res == 1):   #是人脸库中的人
                    bt_open()
                    print("欢迎回家,门已打开")
                elif(res == -1):
                    print("我没有看见你,我要关门了")
                    time.sleep(3)
                    bt_close()    
                else:
                    print("关门")
                    bt_close()
                time.sleep(3)
                print('好了')
                time.sleep(5)
    
    
    注意:

    运行程序后,如果报错

    bluetooth.btcommon.BluetoothError: [Errno 112] Host is down 
    

    你则需要回到桌面端,将树莓派与HC-05重新配对一下,再运行一下就好了。
    ###最后
    至此,当我们运行该代码,把脸凑到摄像头前,舵机自动开门,把脸移开则舵机自动关门,智能门禁系统就做好啦!


    我还拍了一个演示效果的视频
    效果

    视频演示效果传送门
    视频教程传送门
    源码GitHub地址
    更多内容欢迎关注我的gongzhong号:xiaoxiaoyu1926


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  • 文章目录人脸识别前期工作采集数据 人脸识别 前期工作 首先我们需要把开发文档的代码复制过来 通过mobaxterm登录树莓派,然后将FacialRecognitionProject复制到家目录,直接拖动文件夹到目录侧即可 直接拖动到下图...

    人脸识别

    前期工作

    • 首先我们需要把开发文档的代码复制过来
      通过mobaxterm登录树莓派,然后将FacialRecognitionProject复制到家目录,直接拖动文件夹到目录侧即可

    在这里插入图片描述

    直接拖动到如下图在这里插入图片描述

    因为我们后续需要用到摄像头模块,因此后续的我们不能在mobaxterm中操作(因为摄像头输出的视频信号mobaxterm中兼容性不好)因此我们采用vnc方式连接

    • 通过vnc连接上树莓派(直接使用之前搭建环境的时候,建立的vnc连接即可)
      然后我们通过快捷键ctrl+alt+t打开终端如下
      注意在vnc中不能使用ctrl+c以及 ctrl+v来粘贴复制
      只能使用ctrl+ins来进行复制,shift+ins来进行粘贴
      或者你鼠标右键也是可以的

    在这里插入图片描述

    然后通过cd命令进入我们的家目录中的实验代码中
    cd /home/pi/FacialRecognitionProject
    (注意可以使用tab来进行命令补全,没必要将每个词输完)

    看到前面目录的位置发生变化,即为成功,如下图

    在这里插入图片描述

    • 运行设备查看命令,查看当前摄像头设备
      v4l2-ctl --list-device

    在这里插入图片描述

    看到如下设备即为成功,如果没有,说明摄像头模块插的有问题,需要检查(切勿带电拔插摄像头模块,最好关机后从新插入)

    记得记住摄像头的编号,有可能会不一样,这里根据/dev/video0可以看出设备编号为0(如果不为0,后面代码需要修改编号!)

    采集数据

    该数据集将储存每张人脸的 ID 和一组用于人脸检测的灰度图。

    在这里插入图片描述

    • 如果你之前获取到的摄像头编号不是0,那么首先需要修改代码(如果是0的不需要修改)
      输入
      gedit /home/pi/FacialRecognitionProject/01_face_dataset.py
      然后会弹出如下编辑器

    在这里插入图片描述

    将

    然后点右上角save保存,然后叉掉退出即可

    然后我们开始第一步采集人脸数据


    首先确定好摄像头的方位(可以根据网线插头看你的方位),如果你是如下拿摄像头的则不需要修改代码

    在这里插入图片描述

    但是如果你是反着来的(如下图)
    在这里插入图片描述

    记得将01_face_training.py以及02_face_recongnition.py

    #img = cv2.flip(img, -1) # flip video image vertically`前的#号删除
    

    (使用gedit工具即可)

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    在命令行输入
    python3 01_face_dataset.py

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    然后我们可以看到如图让输入用户的id,这个id最后在识别中对应着用户识别的名字,我们这里统一设置成1,方便我们后续修改人的姓名

    按下1后输入回车键

    然后将摄像头对准自己,摄像头会在识别到人脸后,打开画面采集你的人像,每识别到你的脸一次就会采集一次,总共会采集30次
    下面的代码决定了采集的次数

    在这里插入图片描述

    采集完毕后会自动结束

    数据预处理

    在采集到人像后,程序会将人像转换为灰度图像,方便后续的训练。因此在训练之前我们为了保证数据的高质量,我们必须要将有些错误采集的数据进行清理。
    点击文件夹

    在这里插入图片描述
    然后点击我们刚才的工作文件夹

    在这里插入图片描述

    再点击数据集文件夹

    在这里插入图片描述
    在这里储存的就是我们刚才采集的数据图片,双击我们即可查看到图片
    然后查看图片是否是我们的人像数据

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    我们要查阅所有的图片,直至把所有的错误数据集都删除!

    数据训练

    在命令行输入
    python3 02_face_training.py
    然后等待训练完成

    在这里插入图片描述
    在训练完成后,在文件夹trainer中保存的我们训练后的信息文件

    在这里插入图片描述
    这是一个yaml文件,其中保存的就是我们训练后得到的具体人脸的特征信息,后续就可以用这个文件来识别具体的人像

    文件信息如下

    在这里插入图片描述

    识别人脸

    首先我们要修改我们的文件,将自己想要等会识别后显示的名字写上去
    命令行输入
    gedit 03_face_recognition.py

    在这里插入图片描述
    保存后退出

    然后命令行输入
    python3 03_face_recognition.py

    开始人脸识别,效果如下图

    在这里插入图片描述

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