人脸识别门禁系统yolo

### 使用YOLO实现人脸识别门禁系统的教程

#### 1. 环境搭建
为了构建基于YOLO的人脸识别门禁系统，首先需要准备开发环境。对于PC端Ubuntu与嵌入式ARM版本，建议安装必要的依赖包和工具链。

- 对于PC端Ubuntu：
- 安装Python及其相关库：`opencv-python`, `numpy`, `tensorflow` 或者其他深度学习框架。
- 下载并编译Darknet（YOLO官方实现），或者使用预训练模型[^1]。

- 对于嵌入式ARM设备（如树莓派）：
- 配置交叉编译环境，确保能够支持OpenCV和TensorFlow Lite等组件运行。
- 考虑到资源有限，可以选择轻量级的YOLO变种，比如Tiny YOLO v3/v4来提高效率。

#### 2. 数据集准备
收集或下载用于训练的人脸数据集，并标注好边界框位置以及类别标签。可以考虑公开的数据集如WIDER FACE、FDDB等作为基础素材。如果目标场景特定，则需采集对应环境下的人物图像样本进行补充训练[^2]。

#### 3. 训练自定义YOLO模型
调整配置文件以适应新任务需求——即仅保留“face”这一类别的检测能力；修改网络结构参数使模型更适合处理较小尺寸输入图片的情况；最后通过迁移学习方式微调权重直至达到满意的精度水平。

./darknet detector train cfg/yolov3-face.cfg yolov3.weights data/obj.data

此命令假设已经准备好了一个名为`yolov3-face.cfg`的新配置文件，指定了单个人物面部分类的任务设置，并且有一个初始权值文件`yolov3.weights`可用作起点。

#### 4. 整合至门禁控制系统
当拥有了经过良好训练后的YOLOv3人脸检测器之后，下一步就是将其集成进实际应用场景当中去了。这通常涉及到以下几个方面的工作：

- **视频流获取**：编写程序读取摄像头实时画面；
- **推理过程封装**：将上述提到过的YOLO预测逻辑打包成易于调用的形式；
- **决策机制设计**：依据识别结果做出开门与否的动作响应；
- **界面展示优化**：借助图形化界面库（例如Qt）提供友好用户体验的同时保证操作流畅度。

// C++代码片段示意如何加载已训练好的YOLO模型并对捕获帧执行推断
#include "dnn.hpp"
using namespace cv;
using namespace dnn;

Net net = readNetFromDarknet("cfg/yolov3-face.cfg", "backup/yolov3_face_final.weights");
Mat frame, blob;
vector<Mat> detections;

blobFromImage(frame, blob, 1 / 255.F, Size(416, 416), Scalar(), true);
net.setInput(blob);
net.forward(detections, getOutputsNames(net));