在MaixPy ide上,OpenCV第三方库、YOLOv2算法、卷积神经网络、sensor、image和kpu模块怎么相互搭配实现人脸识别功能,请详细进行介绍
时间: 2024-05-04 19:19:04 浏览: 153
实现人脸识别功能需要以下步骤:
1. 采集人脸图像
使用sensor模块采集摄像头图像,然后使用image模块对图像进行预处理,提取人脸区域。
2. 特征提取
使用卷积神经网络对人脸图像进行特征提取,得到一个固定长度的向量表示。
3. 人脸数据库
将多个人的人脸图像进行特征提取,得到每个人的特征向量,并将其存储在数据库中。
4. 人脸识别
对于新采集到的人脸图像,同样进行特征提取,然后与人脸数据库中的特征向量进行比对,找到与之最相似的人脸,即为识别结果。
具体实现步骤如下:
1. 采集人脸图像
使用MaixPy ide中的sensor模块采集摄像头图像:
```python
import sensor
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
```
使用image模块对图像进行预处理,提取人脸区域:
```python
import sensor, image
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
while True:
img = sensor.snapshot()
# 使用Haar级联分类器检测人脸
faces = img.find_features(image.HaarCascade("frontalface"))
if faces:
# 取第一个人脸区域
face = faces[0]
# 切割出人脸图像
face_img = img.crop(face.x(), face.y(), face.w(), face.h())
# 转换为灰度图
gray_img = face_img.to_grayscale()
# 缩放到指定大小
resized_img = gray_img.resize(64, 64)
# 二值化
threshold_img = resized_img.binary([(100, 255)])
break
```
2. 特征提取
使用MaixPy ide中的kpu模块加载已经训练好的卷积神经网络模型,对人脸图像进行特征提取:
```python
import sensor, image, lcd, time, math
import KPU as kpu
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
lcd.init()
lcd.rotation(2)
task = kpu.load(0x200000)
kpu.set_outputs(task, 0, 1, 1, 128)
while True:
img = sensor.snapshot()
# 使用Haar级联分类器检测人脸
faces = img.find_features(image.HaarCascade("frontalface"))
if faces:
# 取第一个人脸区域
face = faces[0]
# 切割出人脸图像
face_img = img.crop(face.x(), face.y(), face.w(), face.h())
# 转换为灰度图
gray_img = face_img.to_grayscale()
# 缩放到指定大小
resized_img = gray_img.resize(64, 64)
# 二值化
threshold_img = resized_img.binary([(100, 255)])
# 转换为kpu格式
kpu_img = threshold_img.invert().to_bytes()
# 运行卷积神经网络
feat = kpu.forward(task, kpu_img)
break
kpu.deinit(task)
```
3. 人脸数据库
将多个人的人脸图像进行特征提取,得到每个人的特征向量,并将其存储在数据库中。这里使用一个字典来存储每个人的特征向量:
```python
# 存储人脸特征向量的字典
face_db = {}
# 添加人脸到人脸数据库
def add_face(name, feat):
if name not in face_db:
face_db[name] = []
face_db[name].append(feat)
# 计算两个向量的余弦相似度
def cosine_similarity(x, y):
dot_product = sum([x[i] * y[i] for i in range(len(x))])
norm_x = math.sqrt(sum([x[i] ** 2 for i in range(len(x))]))
norm_y = math.sqrt(sum([y[i] ** 2 for i in range(len(y))]))
return dot_product / (norm_x * norm_y)
# 在人脸数据库中查找最相似的人脸
def recognize_face(feat):
max_sim = -1
name = None
for n, feats in face_db.items():
for f in feats:
sim = cosine_similarity(f, feat)
if sim > max_sim:
max_sim = sim
name = n
return name
# 添加人脸到人脸数据库
add_face("Alice", feat)
```
4. 人脸识别
对于新采集到的人脸图像,同样进行特征提取,然后与人脸数据库中的特征向量进行比对,找到与之最相似的人脸,即为识别结果:
```python
import sensor, image, lcd, time, math
import KPU as kpu
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
lcd.init()
lcd.rotation(2)
task = kpu.load(0x200000)
kpu.set_outputs(task, 0, 1, 1, 128)
while True:
img = sensor.snapshot()
# 使用Haar级联分类器检测人脸
faces = img.find_features(image.HaarCascade("frontalface"))
if faces:
# 取第一个人脸区域
face = faces[0]
# 切割出人脸图像
face_img = img.crop(face.x(), face.y(), face.w(), face.h())
# 转换为灰度图
gray_img = face_img.to_grayscale()
# 缩放到指定大小
resized_img = gray_img.resize(64, 64)
# 二值化
threshold_img = resized_img.binary([(100, 255)])
# 转换为kpu格式
kpu_img = threshold_img.invert().to_bytes()
# 运行卷积神经网络
feat = kpu.forward(task, kpu_img)
# 在人脸数据库中查找最相似的人脸
name = recognize_face(feat)
# 在图像上绘制识别结果
img.draw_string(face.x(), face.y(), name, color=(255, 0, 0), scale=2)
break
kpu.deinit(task)
```
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