esp32人脸识别门禁系统

时间: 2023-08-04 15:06:31 浏览: 54
引用\[1\]和\[2\]中提到,esp32人脸识别门禁系统是门禁系统设计的一个子系统,通过借助esp32-cam单片机、红外传感器、继电器、电磁锁等硬件以及micropython、face_recognition、node-red、微信小程序等软件的相互配合实现。该系统的工作原理是,当人靠近房门时,红外感应装置向esp32发送指令,开始拍照,照片通过WIFI传送到后端linux服务器,由后端python程序进行人脸识别。如果人脸验证成功,后端程序将返回开门指令给esp32,然后esp32通过继电器控制电磁锁打开门锁,人可以进入。当人进入后,红外感应装置失去目标,程序恢复等待状态。这样,通过人脸识别技术,实现了安全可靠的门禁系统。然而,需要注意的是,该系统存在一定的缺点,如单片机没有实现多进程多线程处理任务的功能,处理多个进程或线程任务时不够友好,需要进一步提高系统的性能。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [(毕设3)基于esp32-cam单片机门禁系统设计(附源码,PPT,演示视频)](https://blog.csdn.net/qq_45891048/article/details/125584937)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [esp32cam门禁系统简易教程](https://blog.csdn.net/m0_46419189/article/details/114296305)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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ESP32人脸识别考勤是一种基于ESP32开发板的人脸识别技术应用于考勤系统的解决方案。 人脸识别是一种通过对人脸特征进行识别和比对的技术,借助摄像头采集人脸图像,并使用人工智能算法对图像进行处理和分析,提取人脸特征,并与预先存储的人脸特征进行比对,从而实现人脸识别的目的。 ESP32是一种功能强大的开发板,它具备WiFi和蓝牙等无线通信功能,同时拥有足够的计算和存储能力。这使得ESP32可以用于构建智能考勤系统,通过与摄像头配合使用,实现人脸识别考勤功能。 通过ESP32人脸识别考勤系统,员工的人脸信息可以事先录入到系统中,包括员工的姓名、工号等信息。当员工到达公司或办公区域时,系统自动通过摄像头采集员工的人脸图像,并将其与系统中存储的人脸信息进行比对。如果匹配成功,则认定该员工已到达,并记录相应的考勤信息;如果匹配失败,则认定该员工未到达。 ESP32人脸识别考勤系统具有高准确率、高速度、高稳定性等优点,可以实现迅速准确的考勤记录,减少考勤人工操作的繁琐和错误。此外,由于ESP32具备无线通信功能,可以将考勤数据通过WiFi或蓝牙传输到服务器或手机等设备,实现远程数据管理和监控。 总之,ESP32人脸识别考勤系统是一种高效、准确、智能化的考勤解决方案,能够有效提高考勤效率和管理水平,适用于各种规模的企业和组织。
ESP32CAM是一款基于ESP32芯片的开发板,可以实现人脸识别功能。ESP32CAM搭载了摄像头模块和WiFi模块,可以方便地连接到网络并进行图像数据的传输和处理。 在进行人脸识别时,我们可以使用OpenCV这样的开源计算机视觉库。首先,我们需要将ESP32CAM配置为采集图像,并通过WiFi将图像传输到云端或其他设备上。之后,利用OpenCV的人脸检测算法,可以从图像中提取出人脸区域。 接下来,我们可以使用人脸识别算法,比如基于特征的人脸识别(如Eigenfaces、Fisherfaces或LBPH算法),从人脸区域提取出特征向量,并与已知人脸的特征向量进行比对。如果特征向量之间的差距小于设定的阈值,就可以认定为同一个人。 在进行人脸识别时,我们还可以结合深度学习模型,如使用预训练的卷积神经网络(CNN)进行人脸特征提取和识别。 除了人脸识别,ESP32CAM还可以用于人脸检测、表情识别、头部姿态估计等方面。通过适当的算法和模型选择,结合ESP32CAM的硬件资源,我们可以实现一些简单的人工智能应用,为我们的生活和工作带来便利。 总之,ESP32CAM作为一款功能强大的开发板,可以结合图像处理算法和人工智能模型,实现人脸识别等相关应用。这为我们的智能化生活提供了更多可能性,并在安防、门禁、人机交互等领域具有广阔的应用前景。
根据提供的引用内容,我们可以得知ESP32-CAM可以用于智能家居远程视频监控控制,而STM32则可以用于人脸识别。因此,我们可以将两者联动起来实现esp32cam联动stm32人脸识别的功能。 具体实现步骤如下: 1. ESP32-CAM通过WiFi连接到局域网,获取STM32人脸识别模块的数据。 2. ESP32-CAM将获取到的数据传输给云服务器。 3. 云服务器对数据进行处理,判断是否为已授权人员。 4. 如果是已授权人员,则云服务器向ESP32-CAM发送开门指令。 5. ESP32-CAM接收到开门指令后,通过继电器控制门禁开关。 代码示例: python # ESP32-CAM端代码 import socket # 连接STM32人脸识别模块 def connect_stm32(): # TODO: 连接STM32人脸识别模块的代码 # 将数据传输给云服务器 def send_data_to_server(data): # TODO: 将数据传输给云服务器的代码 # 接收云服务器的指令 def receive_command_from_server(): # TODO: 接收云服务器的指令的代码 # 控制门禁开关 def control_door(status): # TODO: 控制门禁开关的代码 # 主函数 def main(): connect_stm32() data = receive_data_from_stm32() send_data_to_server(data) command = receive_command_from_server() if command == 'open': control_door(True) else: control_door(False) if __name__ == '__main__': main() c // STM32端代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // 人脸识别函数 int face_recognition(char* data) { // TODO: 人脸识别的代码 return 1; // 返回1表示已授权,返回0表示未授权 } // 主函数 int main() { char data[1024]; // 接收ESP32-CAM传来的数据 // TODO: 接收ESP32-CAM传来的数据的代码 int authorized = face_recognition(data); if (authorized) { // 发送开门指令给ESP32-CAM // TODO: 发送开门指令给ESP32-CAM的代码 } return 0; }
要在ESP32-S3上实现人脸识别,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 在你的ESP32-S3源文件目录下,找到esp32-opencv-master/esp32s3/scripts/文件夹,并打开build_opencv_for_esp32s3.sh脚本文件。这个脚本文件用于编译OpenCV库的不同模块,确保在OPENCV_MODULES_LIST变量中包含了core,imgproc,imgcodecs,objdetect,zlib等人脸识别所需的模块。 2. 在ESP32-S3上连接到ESP32-EYE的热点。可以在手机的设置中找到Wi-Fi连接,并选择连接到ESP32-EYE的热点。然后在浏览器中输入192.168.1.4/face_stream,你将能够看到ESP32-EYE摄像头上的图像。 3. 使用从https://github.com/joachimBurket/esp32-opencv的TTGO Demo作为基础,开始编写你的人脸识别代码。在这个Demo中,你将需要使用objdetect库来实现人脸检测。通过将这个库进行静态编译,你可以在ESP32-S3上运行人脸识别或其他检测功能。 以上是在ESP32-S3上实现人脸识别的一般步骤。你可以根据具体的需求和代码库进行调整和扩展。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【EPS32S3学习笔记】ESP32+OPENCV+人脸识别 本地部署](https://blog.csdn.net/lunzilx/article/details/130192521)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [ESP32-S3-EYE开发板开箱体验 esp-who](https://blog.csdn.net/u012294613/article/details/129673477)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
根据提供的引用内容,我们可以得知该方案使用了两个单片机,分别是esp32cam和esp8266。其中esp32cam用于人脸识别,esp8266用于控制电机开门。因此,我们需要在esp32cam中编写人脸识别的代码,并将识别结果通过网络传输给esp8266,由esp8266控制电机开门。 以下是实现esp8266人脸识别开门的步骤: 1.在esp32cam中编写人脸识别的代码,可以使用OpenCV等库进行人脸检测和识别。 2.将识别结果通过网络传输给esp8266。可以使用MQTT等协议进行通信。 3.在esp8266中编写控制电机的代码,根据esp32cam传输过来的识别结果控制电机开门。 下面是一个简单的示例代码,仅供参考: 在esp32cam中的代码: python import cv2 import paho.mqtt.client as mqtt # 连接MQTT服务器 client = mqtt.Client() client.connect("mqtt.broker.com", 1883, 60) # 加载人脸检测器和识别器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read('trainer.yml') # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取一帧图像 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, 1.3, 5) # 遍历每个人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 提取人脸ROI roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] # 进行人脸识别 id_, confidence = recognizer.predict(roi_gray) # 如果置信度足够高,则发送开门指令 if confidence < 70: client.publish("door_control", "open") # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 等待按下q键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头和窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 在esp8266中的代码: arduino #include <ESP8266WiFi.h> #include // WiFi网络信息 const char* ssid = "your_SSID"; const char* password = "your_PASSWORD"; // MQTT服务器信息 const char* mqtt_server = "mqtt.broker.com"; const int mqtt_port = 1883; const char* mqtt_user = "your_USERNAME"; const char* mqtt_password = "your_PASSWORD"; // 继电器和限位器引脚 const int relay_pin = 12; const int limit_pin = 4; // MQTT客户端 WiFiClient espClient; PubSubClient client(espClient); void setup() { // 初始化串口和继电器和限位器引脚 Serial.begin(9600); pinMode(relay_pin, OUTPUT); pinMode(limit_pin, INPUT_PULLUP); // 连接WiFi网络 WiFi.begin(ssid, password); while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) { delay(1000); Serial.println("Connecting to WiFi..."); } Serial.println("Connected to WiFi"); // 连接MQTT服务器 client.setServer(mqtt_server, mqtt_port); while (!client.connected()) { if (client.connect("esp8266", mqtt_user, mqtt_password)) { Serial.println("Connected to MQTT server"); client.subscribe("door_control"); } else { Serial.println("Failed to connect to MQTT server"); delay(1000); } } } void loop() { // 处理MQTT消息 client.loop(); // 如果限位器触发,则关闭电机 if (digitalRead(limit_pin) == LOW) { digitalWrite(relay_pin, LOW); } } // 处理MQTT消息的回调函数 void callback(char* topic, byte* payload, unsigned int length) { if (strcmp(topic, "door_control") == 0) { if (payload[0] == 'o' && payload[1] == 'p' && payload[2] == 'e' && payload[3] == 'n') { // 如果收到开门指令,则打开电机 digitalWrite(relay_pin, HIGH); } } }
ESP32 是一款功能强大的开发板,具备语音识别的能力。ESP32 可以通过连接麦克风等外部设备,实现对语音的获取和识别。 ESP32 的语音识别功能可以通过一个称为语音识别引擎的软件模块来实现。该引擎可以处理和分析用户的语音输入,并将其转化为可识别的文本。这使得我们可以使用语音指令来控制各种设备和操作,例如智能家居、机器人等。 为了实现语音识别,我们需要首先将麦克风或其他输入设备连接到 ESP32 上。通过使用开发板上的输入引脚,我们可以轻松地将麦克风与 ESP32 连接起来。接着,我们需要编写代码来配置 ESP32 配置语音识别引擎和麦克风输入。一旦完成配置,我们可以开始获取麦克风的输入并进行语音识别。 ESP32 支持多种语音识别引擎,例如谷歌语音识别引擎、百度语音识别引擎等。我们可以根据需求选择不同的引擎和相应的API,通过将语音输入发送给这些API进行实时的语音识别。 通过 ESP32 的语音识别功能,我们可以开发各种有趣和实用的应用。我们可以实现语音控制的智能家居系统,让用户可以通过声音指令来控制灯光、电器等设备。我们还可以开发语音识别聊天机器人,让机器能够通过语音与用户交互。此外,语音识别还可以应用于语音转文本的功能,使得用户可以通过语音来进行文本输入等。 总的来说,ESP32 的语音识别功能为我们提供了一个方便、灵活的平台,可以实现各种语音交互和控制的应用。
ESP32-CAM是一款基于ESP32芯片的Wi-Fi模块,内置OV2640摄像头,可以实现图像采集、视频流传输、图像识别等功能。人脸识别是其中比较常用的应用之一。 在ESP32-CAM示例程序中,人脸识别部分的程序主要涉及以下几个方面: 1. 引入头文件和定义全局变量 人脸识别需要使用到一些库,因此需要在程序中引入头文件。同时,需要定义一些全局变量,如分类器、摄像头对象等。 2. 初始化摄像头 需要初始化摄像头对象,并设置一些参数,如图像分辨率、帧率等。可以使用“esp_camera.h”库中的函数进行初始化,例如: camera_config_t config; config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0; config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0; config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM; config.pin_d1 = Y3_GPIO_NUM; config.pin_d2 = Y4_GPIO_NUM; config.pin_d3 = Y5_GPIO_NUM; config.pin_d4 = Y6_GPIO_NUM; config.pin_d5 = Y7_GPIO_NUM; config.pin_d6 = Y8_GPIO_NUM; config.pin_d7 = Y9_GPIO_NUM; config.pin_xclk = XCLK_GPIO_NUM; config.pin_pclk = PCLK_GPIO_NUM; config.pin_vsync = VSYNC_GPIO_NUM; config.pin_href = HREF_GPIO_NUM; config.pin_sscb_sda = SIOD_GPIO_NUM; config.pin_sscb_scl = SIOC_GPIO_NUM; config.xclk_freq_hz = 20000000; config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG; 3. 加载分类器 使用OpenCV库中的CascadeClassifier对象,加载分类器xml文件。这个xml文件是训练好的模型参数,用来识别人脸。 CascadeClassifier face_cascade; if (!face_cascade.load("/sdcard/haarcascade_frontalface_alt.xml")) { Serial.println("load face cascade failed"); } 4. 采集图像并进行处理 使用摄像头对象采集图像,并使用OpenCV库中的函数进行图像处理和分析。首先将采集到的图像转换为灰度图像,然后使用分类器进行人脸识别,最后将识别结果显示在图像上。 Mat image; camera_fb_t *fb = NULL; fb = esp_camera_fb_get(); if (!fb) { Serial.println("Camera capture failed"); } else { image = Mat(fb->height, fb->width, CV_8UC3, fb->buf); } cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); 5. 显示识别结果 将识别出的人脸位置用矩形框出,并在图像上显示出来。 for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2); ellipse(image, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4); rectangle(image, faces[i], Scalar(255, 0, 255), 4); } 以上就是ESP32-CAM示例程序中人脸识别部分的主要内容。
以下是一个简单的ESP32-CAM人脸识别示例代码,需要使用到Arduino IDE和ESP32-CAM的相关库: #include "esp_camera.h" #include <Arduino.h> #include "camera_index.h" #include "face_detection.h" #define ENABLE_IP5306 #include <axp20x.h> AXP20X_Class axp; #define PWDN_GPIO_NUM 32 #define RESET_GPIO_NUM -1 #define XCLK_GPIO_NUM 0 #define SIOD_GPIO_NUM 26 #define SIOC_GPIO_NUM 27 #define Y9_GPIO_NUM 35 #define Y8_GPIO_NUM 34 #define Y7_GPIO_NUM 39 #define Y6_GPIO_NUM 36 #define Y5_GPIO_NUM 21 #define Y4_GPIO_NUM 19 #define Y3_GPIO_NUM 18 #define Y2_GPIO_NUM 5 #define VSYNC_GPIO_NUM 25 #define HREF_GPIO_NUM 23 #define PCLK_GPIO_NUM 22 const char* ssid = "YOUR_SSID"; const char* password = "YOUR_PASSWORD"; String message = ""; void setup() { Serial.begin(115200); Serial.setDebugOutput(true); Serial.println(); axp.begin(); axp.setPowerOutPut(AXP192_LDO2, AXP202_ON); axp.setPowerOutPut(AXP192_LDO3, AXP202_ON); axp.setDCDC3(false); axp.setLDO2(true); axp.setLDO3(true); axp.setChargeVoltage(AXP192_4_2V); axp.setChargeCurrent(AXP192_100MA); WiFi.begin(ssid, password); while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) { delay(1000); Serial.println("Connecting to WiFi..."); } Serial.println("WiFi connected!"); Serial.print("IP address: "); Serial.println(WiFi.localIP()); camera_config_t config; config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0; config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0; config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM; config.pin_d1 = Y3_GPIO_NUM; config.pin_d2 = Y4_GPIO_NUM; config.pin_d3 = Y5_GPIO_NUM; config.pin_d4 = Y6_GPIO_NUM; config.pin_d5 = Y7_GPIO_NUM; config.pin_d6 = Y8_GPIO_NUM; config.pin_d7 = Y9_GPIO_NUM; config.pin_xclk = XCLK_GPIO_NUM; config.pin_pclk = PCLK_GPIO_NUM; config.pin_vsync = VSYNC_GPIO_NUM; config.pin_href = HREF_GPIO_NUM; config.pin_sscb_sda = SIOD_GPIO_NUM; config.pin_sscb_scl = SIOC_GPIO_NUM; config.pin_pwdn = PWDN_GPIO_NUM; config.pin_reset = RESET_GPIO_NUM; config.xclk_freq_hz = 20000000; config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG; config.frame_size = FRAMESIZE_QVGA; config.jpeg_quality = 12; config.fb_count = 1; esp_err_t err = esp_camera_init(&config); if (err != ESP_OK) { Serial.printf("Camera init failed with error 0x%x", err); return; } Serial.println("Camera initialized"); delay(1000); Serial.println("Starting face detection..."); while (true) { camera_fb_t *fb = esp_camera_fb_get(); if (!fb) { Serial.println("Failed to capture frame"); continue; } face_detection_result_t result = detect_faces(fb->buf, fb->len); Serial.printf("%d faces detected\n", result.num_faces); if (result.num_faces > 0) { message = "Someone is in front of the camera!"; } else { message = "No one in front of the camera."; } esp_camera_fb_return(fb); delay(1000); } } void loop() { Serial.println(message); delay(1000); } 需要注意的是,此代码中的 detect_faces() 函数是一个自定义函数,用于执行人脸检测,需要自己实现或使用第三方库。此外,还需要在Arduino IDE中添加ESP32-CAM的相关库,具体方法可以参考ESP32-CAM的官方文档。

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