項(xiàng)目編號(hào)：E2142

文件大?。?K

源碼說(shuō)明：帶中文注釋

開(kāi)發(fā)環(huán)境：Python

簡(jiǎn)要概述：

樹(shù)莓派之人臉識(shí)別與智能家居

樹(shù)莓派加上攝像頭之后就可以拍照、錄視頻等各種功能了，這樣做一個(gè)樹(shù)莓派相機(jī)已經(jīng)是非常簡(jiǎn)單的事情了。我們?cè)谶@里做一個(gè)簡(jiǎn)單的人臉區(qū)域檢測(cè)的功能實(shí)驗(yàn)，然后我們?cè)谙乱粋€(gè)實(shí)驗(yàn)讓樹(shù)莓派來(lái)控制風(fēng)扇轉(zhuǎn)動(dòng)。發(fā)現(xiàn)有人臉了，就開(kāi)始轉(zhuǎn)動(dòng)風(fēng)扇。這也是生活中的一個(gè)場(chǎng)景，當(dāng)然加入實(shí)驗(yàn)3的溫度檢測(cè)根據(jù)溫度和人臉一起決定是否吹風(fēng)扇會(huì)更加精確化。

實(shí)驗(yàn)材料準(zhǔn)備：原裝樹(shù)莓派800萬(wàn)像素CSI攝像頭。

軟件：rasbian系統(tǒng)、opencv

環(huán)境配置：

使能camera模塊:

sudo raspi-config

安裝必要的依賴庫(kù)：

安裝OpenCV

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

sudo apt-get install libopencv-dev

sudo apt-get install python-opencv

安裝PiCamera庫(kù)：

sudo apt-get install python-pip

sudo apt-get install python-dev

sudo pip install picamera

測(cè)試人臉識(shí)別代碼

import io

import picamera

import cv2

import numpy

#Create a memory stream so photos doesn't need to be saved in a file

stream = io.BytesIO()

#Get the picture (low resolution, so it should be quite fast)

#Here you can also specify other parameters (e.g.:rotate the image)

with picamera.PiCamera() as camera:

    camera.resolution = (320, 240)

    camera.capture(stream, format='jpeg')

#Convert the picture into a numpy array

buff = numpy.fromstring(stream.getvalue(), dtype=numpy.uint8)

#Now creates an OpenCV image

image = cv2.imdecode(buff, 1)

#Load a cascade file for detecting faces

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml')

#Convert to grayscale

gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#Look for faces in the image using the loaded cascade file

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)

print "Found "+str(len(faces))+" face(s)"

#Draw a rectangle around every found face

for (x,y,w,h) in faces:

cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),2)

#Save the result image

cv2.imwrite('result.jpg',image)

cv2.imshow('face_detect', image)

c = cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

運(yùn)行成功圖

**代碼原理說(shuō)明：**我們使用與樹(shù)莓派原裝攝像頭匹配的picamera程序庫(kù)來(lái)獲取圖片信息然后利用opencv的人臉庫(kù)來(lái)識(shí)別是否有人臉，其中haarcascade_frontalface_alt.xml，就是opencv自帶的人臉模型庫(kù)，我們就是利用這個(gè)識(shí)別出人臉的。這個(gè)路徑下還有眼睛、鼻子、人體等模型庫(kù)，你也可以換成相應(yīng)的模型做相應(yīng)的識(shí)別。

6、樹(shù)莓派智能風(fēng)扇

本實(shí)驗(yàn)通過(guò)實(shí)驗(yàn)5的人臉檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)判斷是否有人臉，當(dāng)有人臉的時(shí)候樹(shù)莓派控制風(fēng)扇轉(zhuǎn)動(dòng)，當(dāng)沒(méi)有人臉時(shí)停止風(fēng)扇轉(zhuǎn)動(dòng)。

下面我們首先加入風(fēng)扇控制系統(tǒng)：

由于實(shí)驗(yàn)條件的限制我們采用小功率風(fēng)扇做例子，例如：普通usb改裝風(fēng)扇、樹(shù)莓派散熱風(fēng)扇等直接由正負(fù)極控制的風(fēng)扇。

樹(shù)莓派的8號(hào)引腳連接到了usb改裝風(fēng)扇的正極，樹(shù)莓派的一根地線接改裝風(fēng)扇的負(fù)極，當(dāng)檢測(cè)到人臉時(shí)，GPIO引腳輸出低電平，可以開(kāi)啟風(fēng)扇，當(dāng)沒(méi)有人臉時(shí)GPIO引腳輸出高電平，可以關(guān)閉風(fēng)扇。

測(cè)試代碼

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

import io

import picamera

import cv2

import numpy

import time

import RPi.GPIO as GPIO

#GPIO setting for fan control

GPIO.setwarnings(False) # Ignore warning for now

GPIO.setmode(GPIO.BOARD) # Use physical pin numbering

# Set pin 8 to be an output pin and set initial value to high

GPIO.setup(8, GPIO.OUT, initial=GPIO.LOW)

#get the pictures and found face

while True :

        #Create a memory stream so photos doesn't need to be saved

        stream = io.BytesIO()

         with picamera.PiCamera() as camera:

                 camera.resolution = (320, 240)

                 camera.capture(stream, format='jpeg')

         #Convert the picture into a numpy array

         buff = numpy.fromstring(stream.getvalue(), dtype=numpy.uint8)

         #Now creates an OpenCV image

         image = cv2.imdecode(buff, 1)

         #Load a cascade file for detecting faces

         face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml')

         #Convert to grayscale

         gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

         #Look for faces in the image using the loaded cascade file

         faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)

         print "Found "+str(len(faces))+" face(s)"

         for (x,y,w,h) in faces:

            cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),2)

        cv2.imwrite('result.jpg',image)

         # if found face turn on the fan

         if len(faces) > 0 :

            GPIO.output(8, GPIO.HIGH) # Turn on

         else :

             GPIO.output(8, GPIO.LOW) # Turn off

         time.sleep(1)

如果一切順利的話我們會(huì)看到，當(dāng)攝像頭發(fā)現(xiàn)人臉的時(shí)候，風(fēng)扇開(kāi)啟了轉(zhuǎn)動(dòng)、當(dāng)沒(méi)有人臉的時(shí)候，風(fēng)扇停止了轉(zhuǎn)動(dòng)。

目錄│文件列表:

 └ raspberry4

    │ face_detect.py

    └ face_fan.py