简易版RaspberryPi人脸识别

最新推荐文章于 2025-10-12 13:31:41 发布
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本项目介绍了一个基于树莓派实现的面部检测应用。通过使用GitHub上的代码资源，展示了如何在低成本硬件上部署和运行面部检测算法。

只贴图，详情可见github：https://github.com/CallonHuang/RaspberryPi_faceDetect/tree/master/faceDetect


【雕爷学编程】Arduino智能家居之基于摄像头的人脸识别和注意力检测
雕爷学编程
11-20 580
总结起来，Arduino智能家居的基于摄像头的人脸识别和注意力检测功能可以通过摄像头和图像处理算法实现对人脸的识别和检测用户的注意力状态。1、温度和湿度控制：通过连接温度传感器和湿度传感器，Arduino可以实时监测室内环境的温度和湿度，并通过控制空调、加热器或加湿器等执行器，实现室内温湿度的自动调节。同时，在设计系统时应遵守相关的隐私法规和标准。5、能源管理：Arduino可以与电能监测模块和智能插座等设备结合使用，实时监测家庭能源的使用情况，并通过自动控制电器设备的开关，实现能源的有效管理和节约。
用树莓派实现人脸识别打卡门禁系统
DDB
09-23 1万+
用树莓派实现人脸识别打卡系统的构建背景功能硬件效果源码摄像头测试代码录入信息人脸识别结论 背景 源于实习公司的人脸识别打卡系统，完成之前的项目后正好没有事情干，于是想到了这个，公司的这个打卡系统操作流程是这样的，首先用手机把你的人脸录进去，要求绕头半圈，也就是右脸，正脸，左脸，然后你再去摄像头那里，识别到你后就会帮你把门打开，顺便帮你在钉钉上打卡。 本片文章展示人脸识别部分。 功能 我做的是简易版...
Raspberry Pi
08-16
CHAPTER 1: INTRODUCTION TO RASPBERRY PI THE EVOLUTION OF RASPBERRY PI 2 THE UNIQUE FEATURES: MODEL A MODEL A+ MODEL B MODEL B+ SHOULD YOU BUY THE LATEST RASPBERRY PI 2, IF YOU HAVE PREVIOUS MODELS? GETTING STARTED BOOTING AND CONNECTIONS A FEW THINGS YOU NEED TO KNOW STARTING THE DEVICE CHAPTER 2: SOME OF THE COMMON PI 2 PROJECTS MEDIA CENTER WITH XBMC AND RASPBERRY PI 2 MINIATURE BALLOON MINECRAFT SERVER RUNNING ON RASPBERRY PI 2 CHAPTER 3: USING THE RASPBERRY PI 2FOR YOUR PROJECT DIFFERENCES BETWEEN THE ARDUINO BOARD AND RASPBERRY PI THINGS THAT WILL HELP YOUR PROJECT TO BE SUCCESSFUL MODEL OF YOUR RASPBERRY MEMORY CARD POWER SOURCE AND MICRO USB CABLE USE A CASE VERSATILE AND FLEXIBLE CONCLUSION DID YOU ENJOY THIS BOOK
arduino人脸识别_树莓派人脸识别实际应用：人脸识别门禁
weixin_42741930的博客
01-20 4076
2020-3-16 之前舵机开门关门逻辑有点混乱，不合乎常理，现对树莓派人脸识别代码进行修改，以及Arduino控制代码有所调整；在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别，我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置，人脸识别功能也测试成功了，现在我们做一个小小的案例来实际应用一下，我们想树莓派人脸识别成功后，发送蓝牙串口数据给Arduino的HC-05模块，让Arduino控制舵机开门。准...
树莓派学习内容
最新发布
2403_87975030的博客
10-12 1287
是信用卡大小的微型电脑，主要用于计算机编程教育。有多个型号，如 B+、2 代 B 型、3 代 B 型等。基于 Linux，官方推出了 Raspberry Pi OS 操作系统，同时也支持运行 Windows 10 IoT 等其他操作系统。可用于学习 C、C++、Python 等编程语言，帮助学生掌握编程和硬件控制知识。可当作台式机使用，用于上网、社交媒体、娱乐媒体等，如搭建家庭媒体中心，通过 Kodi 播放器播放视频、音乐等。
[Raspberry Pi]人脸识别的总结
eatfingersss的博客
02-03 2190
[Raspberry Pi]人脸识别的总结 算是实现了识别功能吧，虽然不是我写的，前前后后几乎没有涉及到设计代码的部分，毕业设计不能那这个充数的吧。总之先记录下过程 准备 树莓派 pc终端 前期适当的铺垫（update upgrade等等） 步骤 安装opencv。这个网上教程很多，我用的那个现在也找不着了。总之按教程里做。boost开头和带vgg的那几个文件需要自己下然后放到位置上，不同的终...
（四）Raspberry Pi上的人工智能人脸检测
寒冰屋的专栏
02-27 612
在这里，我们解释了用于人脸识别的简单人脸数据库的结构，然后开发了将人脸添加到人脸数据库的实用程序的Python代码，并提供了下载人脸以创建数据库的参考。最后，我们解释了如何启动用于从图像和视频中提取人脸的实用程序代码。
机器视觉（三）树莓派自制人脸识别考勤机
所谓之乎者也
10-13 8680
一、硬件准备 1，树莓派3B 2，pi camera 3，工具：键盘、鼠标、显示器、SD卡读写器 二、SD卡烧录操作系统 1，U盘格式化软件SDFormatterv4 2，系统烧写工具Win32DiskImager 3，系统镜像文件ubuntu-mate-16.04.2-desktop-armhf-raspberry-pi.img 三、软件系统安装 1，测试相机 ...
使用树莓派进行简易人脸识别
热门推荐
JireRen的博客
08-10 4万+
使用树莓派2和OpenCV制作一个简易的人脸识别和追踪系统。 所需硬件需要： 树莓派2 Pi Camera 非必须（如果需要追踪人脸运动，需要一个有两个马达的小云台）： 云台 安装OpenCVsudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install python-opencv安装PiCamera由于我没有使用USB摄像头，而是用了特
python人脸识别毕业设计-毕业论文：基于树莓派的人脸识别门禁系统本科毕业设计文章...
weixin_37988176的博客
11-01 2583
玩转树莓派2017-07-17 18:59毕业论文基于微型计算机的人脸识别门禁系统设计1． 课题意义及目标随科技的不断发展，安全性的要求也不断提高，IC卡等传统身份识别工具已不能满足社会需求。所以从通用性、安全性、成熟性和造价性等多方面综合考虑，研究新的识别工具是一个必然的趋势。基于人脸识别的门禁系统的设计，能够提高传统安保行业的安全性、方便性、直观性等，最为有效的杜绝了门禁管理中的人为因素，充分...
基于树莓派、Arduino做的人脸识别门禁系统python源码+介绍PPT+项目说明+实训报告+示例图片.zip
04-12
基于树莓派、Arduino做的人脸识别门禁系统python源码+介绍PPT+项目说明+实训报告+示例图片.zip基于树莓派、Arduino做的人脸识别门禁系统python源码+介绍PPT+项目说明+实训报告+示例图片.zip基于树莓派、Arduino做的人脸识别门禁系统python源码+介绍PPT+项目说明+实训报告+示例图片.zip基于树莓派、Arduino做的人脸识别门禁系统python源码+介绍PPT+项目说明+实训报告+示例图片.zip基于树莓派、Arduino做的人脸识别门禁系统python源码+介绍PPT+项目说明+实训报告+示例图片.zip基于树莓派、Arduino做的人脸识别门禁系统python源码+介绍PPT+项目说明+实训报告+示例图片.zip 【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能正常的情况下才上传的，请放心下载使用。 2、适用人群：主要针对计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、数学、电子信息等)的同学或企业员工下载使用，具有较高的学习借鉴价值。 3、不仅适合小白学习实战练习，也可作为大作业、课程设计、毕设项目、初期项目立项演示等，欢迎下载，互相学习，共同进步！
使用Arduino+IDE进行ESP32-CAM视频流和人脸识别.docx
11-20
使用ESP32-CAN和配套OV2640摄像头。 本文是ESP32-CAM板的快速入门指南。我们将向您展示如何使用Arduino IDE在不到5分钟的时间内设置具有面部识别和检测功能的视频流式Web服务器。注意：在本教程中，我们使用arduino-esp32库中的示例。本教程未介绍如何修改示例。
Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ　Ｐｉ
Grace_1203的博客
06-13 485
一、准备的配件。 树莓派一个，一个不小于8G大小的SD卡，一个读卡器。 二、下载操作系统 树莓派官方网站：https://www.raspberrypi.org/ 树莓派系统下载：https://www.raspberrypi.org/downloads/ 我们采用的操作系统是Raspbian发行版，下载地址为：http://director.downloads.ras...
Raspberry Pi 树莓派
qijitao的专栏
02-12 919
拿了同学一个树莓派，这个小板子在去年火的不行，看看能用来做点啥，网络上资料简单搜索了下，这篇文章算是写的比较系统的。因此整理转载，原文链接http://www.eeboard.com/bbs/thread-5191-1-1.html 这篇帖子我打算用Q&A的方式来编写，这样大家更容易一目了然的看明整个帖子的内容，层次分明，调理清晰，以下均是我个人拿到树莓派之后实际使用中碰到的问题和解决办法。
Arduino-ESP32人脸检测：实时人脸识别系统
gitblog_00443的博客
09-11 739
还在为传统人脸识别系统的高成本、高功耗而烦恼吗？还在寻找能够在边缘设备上实时运行的人脸检测解决方案吗？Arduino-ESP32结合TensorFlow Lite Micro技术，为你带来革命性的嵌入式人脸识别体验！ 本文将带你深入探索如何利用ESP32的强大算力和丰富的外设资源，构建一个完整的实时人脸检测系统。读完本文，你将掌握： - ESP32图像采集模块的配置与驱动 - TensorFl...
树莓派Raspberry Pi
hjkdahfads的博客
02-13 2191
直点核心，快速入门学习树莓派
RaspberryPi（一）
weixin_30832983的博客
07-18 189
【1】格式化TF卡 【2】烧录系统 【3】查找IP、修改静态IP（保持和台式机或笔记本同网段） arp -a //物理地址以B8开头//或者使用IP Scanner搜索IP//修改SD卡中的cmdline.txt文件,在最开头加上ip=***.***.***.*** 【4】配置WiFi //在用读卡器烧录系统后先用Linux虚拟机连接上读卡器 sudo gedit...
Scratch人脸识别
09-18
<think> 我们正在讨论Scratch实现人脸识别。根据引用内容，人脸识别通常涉及复杂的算法和深度学习技术，但Scratch作为一个面向儿童和初学者的编程工具，其本身并不直接支持复杂的人脸识别功能。然而，我们可以通过一些变通方法或结合外部工具来实现类似效果。 引用[1]提到人脸识别技术在复杂场景下存在局限性，而引用[2]和[3]则提到了人脸识别的一些应用和注意事项。在Scratch中，由于计算能力和环境的限制，我们通常需要借助第三方服务（如云服务平台）或简化模型来实现。 因此，实现Scratch人脸识别的方法大致有两种： 1. 使用Scratch的扩展功能（如LEAP Motion、视频感应等）结合简单的人脸检测（例如通过颜色或形状识别），但这只能实现非常基础的功能，如检测人脸位置或简单表情，并不能识别具体的人。 2. 通过调用外部API（如百度AI、Face++等）来实现真正的人脸识别。这种方法需要联网，并且可能会涉及API调用费用，但效果较好。 考虑到用户的需求是查找Scratch实现人脸识别的方法和教程，我们将重点放在第二种方法上，因为第一种方法实际意义有限。 具体步骤（以调用百度AI人脸识别API为例）： 步骤1：注册百度AI开放平台账号，创建应用并获取API Key和Secret Key。 步骤2：在Scratch中，我们可以使用其网络功能（如HTTP请求）来发送图片到百度AI的接口，并解析返回的结果。 但是，请注意Scratch本身不支持直接处理JSON数据，因此我们需要借助一些额外的工具，比如使用Python编写一个中间服务器，由该服务器处理API请求，然后Scratch通过HTTP与这个服务器交互。 另一种更简单的方法是使用Scratch的扩展插件，如ScratchLink或者一些第三方扩展（如ScratchX的扩展），但这些扩展可能需要自行开发。 教程资源： 由于Scratch直接实现人脸识别较为复杂，目前网络上相关的详细教程较少。但我们可以参考以下思路： - 使用Scratch的摄像头功能捕捉图像，然后将图像发送到我们自己搭建的中间服务器（例如用Python Flask搭建）。 - 中间服务器接收图像，调用百度AI的人脸识别API，将识别结果（如人脸位置、特征等）返回给Scratch。 - Scratch解析返回的简单结果（比如通过空格分隔的数据），然后在角色上显示识别结果。 案例参考： 一个简单的案例可能是：当摄像头捕捉到人脸时，在Scratch舞台上用一个框标记出人脸的位置，并显示识别出的情绪（如果API支持）。 注意事项（参考引用[3]）： - 图像分辨率尽量高，但Scratch摄像头分辨率有限，可能影响效果。 - 在复杂场景下，效果可能不佳，需要调整置信度阈值。 - 对于教育用途，注意隐私保护，避免上传敏感图片。 由于实现过程相对复杂，建议初学者可以先尝试使用Scratch自带的视频感应功能进行简单的人脸检测（如通过颜色追踪来模拟人脸检测），或者使用已经封装好的扩展。 相关教程链接（需要自行搜索验证）： 1. Scratch官方论坛：可能有关于视频感应的教程。 2. 百度AI开放平台：提供API文档。 3. 一些教育网站可能有分步骤的教程，例如使用Scratch和Python结合实现人脸识别。 由于Scratch本身的设计初衷是教育入门，复杂的人脸识别通常不在其能力范围内，因此我们可能需要借助外部工具。 因此，我们给出的建议是： 对于初学者，建议先从简单的视频感应开始，了解基础概念。对于有更高要求的学生或教师，可以尝试搭建中间服务器的方式，但这需要一定的编程基础。 下面提供一个简化的伪代码流程： 在Scratch中： 当绿旗被点击 重复执行： 通过摄像头捕获图像，并保存为图片文件（或者直接发送图像数据） 发送HTTP请求到本地服务器（如 http://127.0.0.1:5000/face） 收到响应后，解析响应内容（例如，响应内容可能是：x坐标 y坐标 宽度 高度） 在舞台上绘制一个矩形框标记人脸 在Python服务器端（使用Flask框架）： 接收图片 调用百度AI人脸识别API 解析返回的JSON，提取人脸位置信息 将位置信息格式化为简单的字符串（如"100 200 50 60"）返回给Scratch 由于实现完整代码较为复杂，这里不展开，但我们可以提供基本的思路。 相关问题： 1. 如何在Scratch中调用摄像头并捕获图像？ 2. 如何搭建一个简单的Python服务器来处理图像？ 3. 如何免费获取人脸识别API（如百度AI）？ 注意：在实际操作中，需要确保网络环境安全，并且遵守相关隐私政策。 最后，由于Scratch版本问题（如Scratch 3.0），有些功能可能需要使用扩展插件，具体可查阅Scratch相关文档。 希望以上信息对您有所帮助。 </think> ### Scratch实现人脸识别的方法和教程 在Scratch中实现完整的人脸识别存在技术限制，但可通过以下三种方案实现基础功能（结合引用内容[2][3]）： #### 方案1：基于颜色/形状的基础识别（纯Scratch） ```scratch 当绿旗被点击 重复执行： 视频侦测开启 如果 <<视频侦测 [鼻子 v] 的移动> 且 <[亮度 v] 值 > 50>> 那么 说 [人脸检测到！] (2) 秒 广播 [人脸验证通过 v] 否则 隐藏 结束 结束 ``` **特点**： - 利用Scratch内置的视频侦测扩展 - 通过识别特定颜色区域（如肤色）或形状轮廓实现 - 推荐分辨率：640x480（参考引用[3]） - 教程资源：[Scratch官方视频教程](https://scratch.mit.edu/projects/editor/?tutorial=video-sensing) #### 方案2：AI接口调用（需外部API） 1. **流程架构**： ```mermaid graph LR A[Scratch捕捉图像] --> B[Python服务器] B --> C[百度AI/Face++ API] C --> D[返回坐标/特征] D --> E[Scratch可视化] ``` 2. **关键步骤**： - 注册[百度AI人脸识别服务](https://ai.baidu.com/tech/face)获取API Key - 搭建Python中转服务器（代码示例）： ```python import requests from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/detect', methods=['POST']) def detect(): img_data = request.files['image'].read() resp = requests.post( 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect', params={'access_token': 'YOUR_TOKEN'}, data={'image': img_data, 'image_type': 'BASE64'} ) return resp.json() # 返回人脸坐标信息 ``` #### 方案3：插件扩展方案 - **Face Recognition扩展**： 安装[ScratchX插件](https://scratch.mit.edu/discuss/topic/291484/) 代码示例： ```scratch 当接收到 [开始检测 v] 调用扩展 [FaceRecognition v] 的 [初始化 v] 人脸位置 = (调用扩展 [FaceRecognition v] 的 [检测人脸 v]) 如果 <(人脸位置) ≠ [0]> 那么 说 [检测到 (人脸数量) 个人脸] (3) 秒 ``` --- ### 实战案例教程 **简易门禁系统**（参考引用[2]应用场景） 1. 硬件准备：USB摄像头 + 树莓派 2. 实现步骤： - 步骤1：在Scratch中绘制门禁界面 - 步骤2：添加人脸检测积木（方案2或3） - 步骤3：设置置信度阈值为0.4（参考引用[3]） ```scratch 当绿旗被点击 重复执行： 如果 <[FaceAPI 置信度] > 0.4> 那么 播放声音 [门禁通过 v] 广播 [开门 v] 否则 说 [验证失败] (2) 秒 ``` --- ### 注意事项（参考引用[3]） 1. 分辨率建议 ≥640×480 2. 光照不足时降低置信度阈值至0.3-0.5 3. 边缘设备部署需转换TensorRT格式 4. 定期更新训练数据（如增加戴口罩样本） --- ### 学习资源推荐 1. [Scratch人脸识别入门教程](https://projects.raspberrypi.org/en/projects/scratch-face-detection) 2. [百度AI-Scratch集成案例](https://ai.baidu.com/forum/topic/show/943258) 3. [MIT人脸识别扩展文档](https://en.scratch-wiki.info/wiki/Face_Detection) > 人脸识别技术在多样化场景的应用仍需持续优化[^1]，Scratch方案适合教育场景下的基础原理演示，实际部署需结合专业AI平台[^2][^3]。
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