OpenMV在人脸识别中的实战应用：从注册到识别

OpenMV在人脸识别中的实战应用：从注册到识别

引言

OpenMV是一款专为嵌入式视觉应用设计的微型计算机视觉模块，以其小巧、易用和高效的特点，在人脸识别、物体追踪等领域展现出强大的潜力。本文将详细介绍如何使用OpenMV进行人脸注册、人脸检测及人脸识别的完整流程，帮助读者快速上手并实践这一技术。

一、硬件准备

• OpenMV摄像头模块：这是实现人脸识别的核心硬件，负责捕捉图像并进行处理。
• SD卡：用于存储人脸注册数据、程序文件等。
• 连接线：用于连接OpenMV与计算机或其他设备。
• 可选硬件：如LED灯、Arduino等，用于反馈识别结果或进行其他扩展应用。

二、软件环境搭建

• OpenMV IDE：这是开发OpenMV应用程序的集成开发环境，提供代码编写、调试和上传等功能。
• 预训练模型：OpenMV支持使用预训练的Haar级联分类器进行人脸检测，通常这些模型文件需从OpenMV官网或相关资源下载。

三、人脸注册

人脸注册是人脸识别系统的基础，通过拍摄并保存人脸图像，为后续识别提供比对数据。

步骤

1. 插入SD卡：将SD卡插入OpenMV，并确保卡内已建立相应的存储文件夹（如data/s1）。

2. 编写注册程序：使用OpenMV IDE编写程序，控制摄像头拍摄人脸图像，并保存到SD卡指定文件夹。

   import sensor, image, pyb, time
   sensor.reset()
   sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
   sensor.set_framesize(sensor.B128X128)
   sensor.skip_frames(time = 2000)
   face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
   num = 1  # 被拍摄者序号
   n = 10   # 拍摄图片数量
   for _ in range(n):
       img = sensor.snapshot()
       objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25)
       if objects:
           for r in objects:
               img.draw_rectangle(r)
               saveimg = img.copy(r)
               saveimg.save("data/s%s/%s.bmp" % (num, _))
       time.sleep(3000)  # 间隔3秒拍摄下一张

3. 运行注册程序：将程序上传至OpenMV，观察LED指示灯状态，确认人脸图像被成功拍摄并保存。

四、人脸检测与识别

在人脸注册完成后，即可进行人脸检测与识别。

步骤

1. 编写识别程序：使用OpenMV IDE编写程序，加载预训练的Haar级联分类器，对摄像头捕捉的图像进行人脸检测，并使用注册数据进行人脸识别。

   ```python
   import sensor, image, pyb, time

   sensor.reset()
   sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
   sensor.set_framesize(sensor.B128X128)
   sensor.skip_frames(time = 5000)

   uart = pyb.UART(3, 9600)
   face_cascade = image.HaarCascade(“frontalface”, stages=25)
   NUM_SUBJECTS = 1
   NUM_SUBJECTS_IMGS = 10

   while(True):

   img = sensor.snapshot()
   objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25)
   if objects:
       for r in objects:
           img.draw_rectangle(r)
           ROIimg = img.copy(r)
           d0 = ROIimg.find_lbp((0