ros_kinect人脸识别face_recognition

最新推荐文章于 2024-05-21 22:12:09 发布

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本文详细介绍了如何使用ROS（Robot Operating System）构建人脸识别系统，包括安装与配置环境、训练人脸数据库、运行识别服务与客户端等内容。通过实践操作，读者能够掌握人脸识别的基本流程与ROS在机器人视觉应用中的运用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.下载

$ cd ~/catkin_ws/src
$ git clone https://github.com/procrob/procrob_functional.git --branch catkin
$ cd ~/catkin_ws
$ catkin_make
$ source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

1.1文件说明：

data文件夹内是训练图片；

train.txt --- 训练名单列表，有人和图片的对应关系；

facedata.xml --- 运行程序后生成的Eigenface数据库；

haarcascade_frontalface_alt.xml --- haarcascade classifier

1.2参数说明：

为使接受kinect的图像话题，将cpp文件里“/camera/image_raw"改为“/camera/rgb/image_color“

confidence_value(double, default = 0.88) 信任度大于0.88才能被识别

show_screen_flag(boolean, default = true)是否显示到屏幕

add_face_number(int, default = 25) 训练图片数量

2.运行

roscore

roslaunch openni_launch openni.launch 打开kinect

rosrun face_recognition Fserver

rosrun face_recognition Fclient

获取训练样本，当样本数量够25个时视频停止：

rostopic pub -1 /fr_order face_recognition/FRClientGoal -- 2 "your_name"

从新训练并更新数据库：
rostopic pub -1 /fr_order face_recognition/FRClientGoal -- 3 "none"

继续，实现人脸识别。
rostopic pub -1 /fr_order face_recognition/FRClientGoal -- 1 "none"

新添样本：
rostopic pub -1 /fr_order face_recognition/FRClientGoal -- 2 "your_friend's_name"

一次只识别一个：
rostopic pub -1 /fr_order face_recognition/FRClientGoal -- 0 "none"

视频继续识别：
rostopic pub -1 /fr_order face_recognition/FRClientGoal -- 1 "none"

退出：
rostopic pub -1 /fr_order face_recognition/FRClientGoal -- 4 "none"

参考http://wiki.ros.org/face_recognition