基于openmv的人脸识别

OpenMV是一款基于MicroPython的低功耗嵌入式计算机视觉开发板，可以用来实现许多计算机视觉应用，包括人脸识别。下面是一个基于OpenMV的人脸识别的简单实现步骤：

1. 准备硬件：OpenMV开发板、USB数据线、电脑。

2. 安装OpenMV IDE：从OpenMV官网下载OpenMV IDE，并安装在电脑上。

3. 下载OpenMV库：在OpenMV IDE中打开“Tools”菜单，选择“Install Firmware”，安装最新的OpenMV库。

4. 连接OpenMV开发板：将OpenMV开发板通过USB数据线连接到电脑上。

5. 编写代码：在OpenMV IDE中创建一个新的Python脚本，编写代码实现人脸识别功能。

6. 测试代码：将代码上传到OpenMV开发板上，并运行测试。

以下是一个简单的OpenMV人脸识别代码示例：

import sensor, image, time
from pyb import UART

# 初始化串口
uart = UART(3, 115200)

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过2秒，让摄像头自动调节到合适的参数

# 加载人脸检测模型
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)

while(True):
    # 获取摄像头图像
    img = sensor.snapshot()

    # 检测人脸
    faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.5)

    # 如果检测到人脸，发送识别信息到串口
    if faces:
        uart.write("Face detected\n")
    else:
        uart.write("No face detected\n")

    # 延时一段时间
    time.sleep(100) # 每秒10帧

这段代码实现了摄像头拍摄图像，通过人脸检测模型检测人脸，如果检测到人脸就发送“Face detected”到串口，否则发送“No face detected”到串口。你可以根据自己的需求修改代码实现更多功能。