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【LeMaker Guitar试用体验】之基于Python下的人脸识别系统【结贴】

2016-2-25 14:03:15 9811 人脸识别摄像头

0 本帖最后由 windworld 于 2017-1-22 11:26 编辑 OpenCV 作为开源的计算机视觉软件包，在人脸识别方便也具有很广泛的应用，在这里我们采用opencv相关库数，在Python编程语言下实现基于LeMaker Guitar的人脸识别系统，具体方案操作如下。一.实验说明系统设备： 1.LeMakerGuitar开发板 2.蓝色妖姬免驱USB摄像头辅助软件： 1.Python2.7 2.Python GPIO库 3.opencv2.4.9及相关依赖包 4.simpleCV函数库开发环境： 1.Ubuntu_Mate_For_Guitar 二.实现过程步骤一：搭建opencv和Python开发环境 opencv开发环境搭建方法：【LeMaker Guitar试用体验】之opencv环境搭建并测试https://bbs.elecfans.com/jishu_549254_1_1.html Python因为Ubuntu_Mate_For_Guitar中自带Python2和Python3，所以我们这里无需重新安装，实验系统采用的是Python2来实现的步骤二：安装SimpleCV库函数 sudo apt-get install ipython python-opencv python-scipy python-numpy python-setuptools python-pip sudo pip install https://github.com/ingenuitas/SimpleCV/zipball/master sudo apt-get install python-pygame sudo apt-get install python-imaging 复制代码步骤三：开发插入UVC摄像头并测试【LeMaker Guitar试用体验】之摄像头驱动测试 https://bbs.elecfans.com/jishu_546554_1_1.html 步骤四：Python实现人脸识别程序 #!/usr/bin/env python # author: Powen Ko from SimpleCV import * from time import sleep myCamera = Camera(prop_set={'width':320, 'height': 240}) myDisplay = Display(resolution=(320, 240)) while not myDisplay.isDone(): frame = myCamera.getImage() faces = frame.findHaarFeatures('face') if faces: for face in faces: print "Face at: " + str(face.coordinates()) facelayer = DrawingLayer((frame.width,frame.height)) w=face.width() h=face.height() print "x:"+str(w)+" y:"+str(h) facebox_dim = (w,h) facebox = facelayer.centeredRectangle(face.coordinates(),facebox_dim) frame.addDrawingLayer(facelayer) frame.applyLayers() else: print "No faces detected." frame.save(myDisplay) sleep(.1) 复制代码程序说明： myCamera =Camera(prop_set={'width':320, 'height': 240}) #指定摄像头影像尺寸 myDisplay =Display(resolution=(320, 240)) #显示窗口大小 frame =myCamera.getImage() #获取视频流摄像头影像 faces =frame.findHaarFeatures('face') #寻找人脸 facebox =facelayer.centeredRectangle(face.coordinates(),facebox_dim) frame.addDrawingLayer(facelayer) #框出识别到的人脸并把图层放到画面上 print "Nofaces detected." #如果未检测到人脸打印信息 PS：这里可以改为控制GPIO来实现其他功能，如控制门禁等三.实现效果 1.单张人脸识别 2.多张人脸识别效果（注：上面图片为手机上任意百度到的图片进行识别的，方便测试而已）四.总结识别过程时间较长，但识别效果整体来非常不错。可根据自己需要DIY各种不同人脸识别小玩意，这里采用的是findHaarFeatures('face')来进行人的脸部识别，我们还可以进行其他部位的识别如：眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴的识别。当然opencv还远不止这些，后面有待慢慢学习，希望大家感兴趣的一起学习多多交流！ 1
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michael_llh · 2016-2-25 20:40:40 沙发不错不错，感谢分享！

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棒棒堂 · 2016-2-26 19:32:07 板凳学习一下，顶起来！！！！！！！！！！！！！！！！

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陈星 · 2016-2-26 23:03:47 4^# 谢谢分享学习一下

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包菜哥 · 2016-2-29 08:47:51 5^# 学习了，楼主辛苦

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袁墩 · 2016-2-29 14:33:13 6^# 看起来效果不错呀！你们这些图片是使用什么工具截下来的？

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windworld · 2016-2-29 16:21:37 7^# xianyoudian 发表于 2016-2-26 23:03 谢谢分享学习一下

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windworld · 2016-2-29 16:22:26 8^# MAT_BB 发表于 2016-2-29 14:33 看起来效果不错呀！你们这些图片是使用什么工具截下来的？这个我是通过远程管理桌面，然后windows截图的，你也可以直接用linux下的截图工具

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jinyi7016 · 2016-2-29 22:00:54 9^# 图片的背景都比较单调，在复杂背景下的识别率怎么样。

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柠檬守护 · 2016-3-2 17:22:58 10^# 看起来已经结束了试用哦，真心不错。

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windworld · 2016-3-2 18:48:57 11^# 本帖最后由 windworld 于 2016-3-2 18:50 编辑 MAT_BB 发表于 2016-2-29 14:33 看起来效果不错呀！你们这些图片是使用什么工具截下来的？你可以试试scrot

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windworld · 2016-3-2 18:50:21 12^# jinyi7016 发表于 2016-2-29 22:00 图片的背景都比较单调，在复杂背景下的识别率怎么样。识别率还是挺不错的，多张人脸识别基本上也都没问题

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windworld · 2016-3-2 18:51:38 13^# 柠檬守护发表于 2016-3-2 17:22 看起来已经结束了试用哦，真心不错。没啊后面有了其他外设好玩的继续分享

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柠檬守护 · 2016-3-2 20:30:52 14^# windworld 发表于 2016-3-2 18:51 没啊后面有了其他外设好玩的继续分享

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袁墩 · 2016-3-4 21:18:13 15^# windworld 发表于 2016-3-2 18:48 你可以试试scrot 好的，我回头试试，谢谢您！

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windworld · 2016-3-4 21:21:14 16^# MAT_BB 发表于 2016-3-4 21:18 好的，我回头试试，谢谢您！

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