OpenMV人脸识别

实验结果:


程序代码:

import sensor, time, image, pyb
 
led = pyb.LED(3)
sensor.reset()
sensor.set_contrast(1)
sensor.set_gainceiling(16)
sensor.set_framesize(sensor.HQVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
print(face_cascade)
clock = time.clock()
 
while (True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25)
    for r in objects:
        img.draw_rectangle(r)
        led.on()            #亮灯
        time.sleep(150)     #延时150ms
        led.off()           #暗灯
        time.sleep(100)
    print(clock.fps())
 

### 使用OpenMV实现人脸识别 #### 安装与配置环境 为了在OpenMV上实现人脸识别功能,首先需要安装并配置相应的开发环境。确保已经下载并安装了最新的OpenMV IDE,并连接好了OpenMV摄像头设备。 #### 编写基础代码框架 下面是一个基本的人脸检测程序结构,该程序能够捕获图像帧并对其中可能存在的正面人脸进行定位: ```python import sensor, image, time sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # Set pixel format to GRAYSCALE (or RGB565). sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240). sensor.skip_frames(time=2000) # Wait for settings take effect. clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image. faces = img.find_features(image.HaarCascade("frontalface")) # Detect faces if faces: print("Face detected!") for face in faces: img.draw_rectangle(face) # Draw rectangles around found features print(clock.fps()) # Note frames per second here. ``` 这段脚本初始化传感器参数,设置灰度模式以及分辨率大小;接着进入无限循环不断获取当前画面快照并通过Haar级联分类器寻找是否存在面部特征;一旦发现目标,则会在原图中标记出来以便观察效果[^1]。 #### 进一步优化与应用扩展 对于更高级的应用场景比如身份验证或是门禁控制系统来说,除了简单的脸部探测外还需要加入额外的功能模块来提高系统的实用性和安全性。这通常涉及到训练自定义模型以适应特定需求、通过网络传输数据与其他硬件交互等操作[^2]。 例如,在上述基础上可以增加串行通讯部分用于向外部微控制器发送指令控制机械装置的动作,如下所示: ```python uart.init(baudrate=9600) if faces: uart.write('A') # 发送字符'A'表示有人脸被识别到 else: uart.write('B') # 否则发送'B' ``` 这里假设`uart`对象已经被正确初始化并且设置了合适的波特率值。当检测到人脸时会触发UART端口发出信号告知接收方执行相应动作,如开启锁具或启动报警机制等[^3]。 另外还可以考虑集成语音提示等功能提升用户体验感,利用类似SYN6988这样的专用芯片完成文字转语音的任务[^4]。
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