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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【项目介绍】 基于Python和OpenCV实现人脸识别并截图保存源码+使用说明+详细注释.zip 目录说明 -src 代码 --package 顶包 ---module 模块(package包下的模块) ----__init__.py 模块初始化 -static 截图保存图片路径 -logging_init.py logging 初始化(日志初始化配置,每次触发写入本地文件和控制台) -pytest.ini pytest单元测试框架配置文件 -requirements.txt 依赖 # 安装opencv >https://opencv.org/releases.html 人脸检测器(默认):haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器(快速Harr):haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸检测器(侧视):haarcascade_profileface.xml 眼部检测器(左眼):haarcascade_lefteye_2splits.xml 眼部检测器(右眼):haarcascade_righteye_2splits.xml 嘴部检测器:haarcascade_mcs_mouth.xml 鼻子检测器:haarcascade_mcs_nose.xml 身体检测器:haarcascade_fullbody.xml 人脸检测器(快速LBP):lbpcascade_frontalface.xml # python环境 ## 更新pip python pip install --upgrade pip ## 创建虚拟目录 shell # python -m venv 虚拟环境名称,名称是随意起的 python -m venv tutorial-env ## 激活虚拟环境 当激活虚拟环境时命令行上会有个虚拟环境名前缀 #### Unix或MacOS上激活虚拟环境 shell source tutorial-env/bin/activate #### windows上激活虚拟环境 shell tutorial-env\Scripts\activate.bat ### 项目依赖安装 shell python3.7 -m pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt 如果引入其他新的依赖,可以执行冻结第三方库,就是将所有第三方库及版本号保存到requirements.txt文本文件中 shell pip freeze > requirements.txt 如果pip不起作用,可以从pypi上下载最新的源码包(https://pypi.python.org/pypi/)进行安装: shell python setup.py install ## 运行指定用例脚本 shell python main.py 【备注】 1.项目代码均经过功能验证,确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈!

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