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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

  1. 摄像头：用于捕捉门前人脸图像；
  2. 主板：处理摄像头捕捉到的图像，执行人脸识别和比对任务；
  3. 物理门锁：与主板连接，实现自动开门功能；
  4. 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_recognitionface_database = {}def add_face(name, image_path):if name in face_database:print(f"{name} 已存在于数据库中。")returnimage = face_recognition.load_image_file(image_path)face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]face_database[name] = face_encodingprint(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 cv2def 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 timeLOCK_PIN = 18GPIO.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:breakname = 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。

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