本文将详细介绍一个具有记忆功能的人脸识别门锁系统。该系统基于摄像头、主板和物理门锁，能够自动识别已录入的人脸特征并实现自动开门功能。我们将分析系统的各个部分，并提供相应的代码。
系统架构
- 摄像头：用于捕捉门前人脸图像；
- 主板：处理摄像头捕捉到的图像，执行人脸识别和比对任务；
- 物理门锁：与主板连接，实现自动开门功能；
- 记忆功能：存储已录入的人脸特征。
1. 准备工作
在开始之前，确保已经安装了以下库：
- OpenCV：图像处理库
- face_recognition：人脸识别库
- RPi.GPIO：树莓派GPIO库
可以使用以下命令安装所需库：
pip install opencv-python pip install face_recognition pip install RPi.GPIO
2. 人脸录入
首先，我们需要创建一个人脸数据库，用于存储人脸特征。
import os import face_recognition face_database = {} def add_face(name, image_path): if name in face_database: print(f"{name} 已存在于数据库中。") return image = face_recognition.load_image_file(image_path) face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0] face_database[name] = face_encoding print(f"{name} 已成功录入人脸数据库。")
3. 人脸识别和比对
接下来，我们需要实现人脸识别和比对功能。当摄像头捕捉到人脸图像时，系统会自动进行识别和比对。
import cv2 def recognize_faces(frame): frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) face_locations = face_recognition.face_locations(frame_rgb) face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame_rgb, face_locations) for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(list(face_database.values()), face_encoding) name = "未知" if True in matches: match_index = matches.index(True) name = list(face_database.keys())[match_index] return name
4. 控制物理门锁
当识别到已录入的人脸特征时，系统将控制物理门锁自动开门。
import RPi.GPIO as GPIO import time LOCK_PIN = 18 GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(LOCK_PIN, GPIO.OUT) def unlock_door(): GPIO.output(LOCK_PIN, GPIO.HIGH) time.sleep(5) GPIO.output(LOCK_PIN, GPIO
5. 主程序
现在，我们将以上功能组合到主程序中，实现人脸识别门锁系统。
def main(): # 录入人脸特征 add_face("张三", "zhangsan.jpg") add_face("李四", "lisi.jpg") # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break name = recognize_faces(frame) # 如果识别到已录入的人脸，自动开门 if name != "未知": print(f"欢迎 {name}!") unlock_door() # 显示摄像头画面 cv2.imshow('Video', frame) # 按下 'q' 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() GPIO.cleanup() if __name__ == "__main__": main()
至此，我们已经完成了具有记忆功能的人脸识别门锁系统的实现。在实际应用中，可以根据需要调整摄像头分辨率、识别阈值等参数，提高系统的性能和稳定性。
