STM32F103ZET6实现人脸识别的代码

STM32F103ZET6是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，主要用于嵌入式系统中，它并不具备内置的人脸识别功能。要在这样的芯片上实现人脸识别，你需要配合外部硬件如摄像头、图像传感器以及专门处理图像和人脸检测算法的硬件加速库或者软件。

首先，你需要做的是：

1. **硬件准备**：连接摄像头模块到STM32F103ZET6，并配置GPIO口作为相机的数据传输线。

2. **数据采集**：通过HAL库或驱动程序从摄像头获取实时视频帧。

3. **图像预处理**：对获取的图像进行灰度化、缩放等操作，减少计算量。

4. **人脸检测**：可以使用OpenCV库（如果集成在STM32环境中）或其他专为人脸检测设计的库，比如Movidius NCS或Daikin的人脸SDK。

5. **特征提取**：识别人脸后，可能需要进一步提取特征用于比较和匹配。

6. **算法应用**：例如使用PCA或Haar级联分类器来进行人脸识别。

由于这涉及到复杂的软件和硬件交互，这里不会给出完整的代码示例，但大概框架会类似以下伪代码：

// 初始化摄像头
void initCamera(void) {
    // ...
}

// 读取并处理图像帧
void processFrame(uint8_t* frame) {
    cv::Mat img((cv::Mat_<uchar>(frame)));
    // 灰度化、缩放等
    // ...
    // 使用faceDetect函数检测人脸
    std::vector<cv::Rect> faces = faceDetect(img);
    // 对每个人脸执行识别
    for (cv::Rect face : faces) {
        // 提取特征并进行匹配
    }
}

// 主循环
while(1) {
    uint8_t frame[] = readFromCamera();
    processFrame(frame);
}