18、基于OpenCV的人脸识别与手势识别技术应用

基于OpenCV的人脸识别与手势识别技术应用

1. 人脸识别系统构建

1.1 数据采集

将脚本保存为 dataset.py 并运行，输入人脸ID。当摄像头检测到人脸时，开始采集样本。为测试识别器，采集两到三个人的人脸样本，且每人样本数尽量少于10个，因为大量样本会影响程序速度。这些样本将保存在 dataset 目录中。

1.2 识别器训练

导入必要的模块：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os

创建LBPH人脸识别器并使用分类器检测图像中的人脸：

path = 'dataset'
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");

创建函数获取人脸样本和ID：

def getImagesAndLabels(path):
    imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
    faceSamples=[]
    ids = []
    for imagePath in imagePaths:
        PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L')
        img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8')
        id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1])
        faces = detector.detectMultiScale(img_numpy)
        for (x,y,w,h) in faces:
            faceSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])
            ids.append(id)
    return faceSamples,ids

训练识别器并保存训练数据：

print ("\n [INFO] Training faces. It will take a few seconds. Wait ...")
faces,ids = getImagesAndLabels(path)
recognizer.train(faces, np.array(ids))
recognizer.write('trainer.yml')
print("\n [INFO] {0} faces trained. Exiting Program".format(len(np.unique(ids))))

将上述代码保存为 Face_trainer.py 并运行，每次向数据集中添加新人脸时，都需重新运行此程序。

1.3 人脸识别应用

在使用人脸识别技术识别实时视频流中的人脸前，需了解螺线管锁的连接方式：
- 螺线管锁是一个小电磁铁，需9 - 12V电压才能工作，树莓派无法提供该电压，因此需使用继电器控制。
- 继电器模块的VCC和GND引脚连接到树莓派的5V和GND，输入引脚连接到树莓派的GPIO23。
- 螺线管锁的正引脚连接到12V适配器的正轨，负引脚连接到继电器的COM，继电器的NO引脚连接到12V适配器的负端。

编写人脸识别脚本：

import cv2
import numpy as np
import os
import RPi.GPIO as GPIO
import time

relay = 23
GPIO.setwarnings(False)
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(relay, GPIO.OUT)
GPIO.output(relay ,1)

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('trainer.yml')
cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

id = 0
names = ['None', 'John', 'Lucy']

cam = cv2.VideoCapture(0)
cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,640)
cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
minW = 0.1*cam.get(3)
minH = 0.1*cam.get(4)

while True:
    ret, img =cam.read()
    img = cv2.flip(img, -1) 
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor = 1.2,
        minNeighbors = 5,
        minSize = (int(minW), int(minH)),
       )
    for(x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
        id, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w])
        if (confidence < 100):
            id = names[id]
            confidence = "  {0}%".format(round(100 - confidence))
            GPIO.output(relay, 0)
            print("Opening Lock")
        else:
            id = "unknown"
            confidence = "  {0}%".format(round(100 - confidence))
            GPIO.output(relay, 1)
        cv2.putText(img, str(id), (x+5,y-5), font, 1, (255,255,255), 2)
        cv2.putText(img, str(confidence), (x+5,y+h-5), font, 1, (255,255,0), 1)
    cv2.imshow('camera',img)
    k = cv2.waitKey(10) & 0xff
    if k == 27:
        break

print("\n [INFO] Exiting Program and cleanup stuff")
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()

运行程序时，确保树莓派通过HDMI连接到显示器或树莓派显示屏。若视频流中识别出人脸，锁将打开，否则保持关闭。不过，由于帧率低且训练数据简单，程序可能不太可靠。

2. 手势识别传感器

2.1 手势识别技术概述

触摸式手势是人机交互领域的新前沿，通过在传感器上挥手可控制计算机、微控制器、机器人等。手势传感器包括高级手势检测、接近检测、数字环境光传感（ALS）和颜色传感（红、绿、蓝和透明）。

2.2 不同类型的手势传感器

传感器类型	技术原理	特点
PAJ7620、APDS9960	基于IR技术，使用四个定向光电二极管感应集成LED发出的IR能量，并将反射IR光的测量值转换为物理运动信息	-
DFRobot 3D手势传感器、Flick HAT	基于电近场传感技术，集成3D手势识别和运动跟踪，可检测顺时针和逆时针旋转及运动方向	有效检测范围为0 - 10cm，可应用于各种交互项目

2.3 手势传感器工作原理

这些传感器基于微芯片专利的GestIC技术，使用电近场传感技术，包括3D手势输入传感系统和先进的3D信号处理单元。传感器周围的条形区域可感应方向变化，中心区域可感应触摸、点击、双击和空中手势。当手靠近中心面板时，会干扰磁场，磁场接收器可检测到这种变化。

2.4 手势传感器应用

Flick HAT专为树莓派设计，可通过滑动、点击或轻弹手腕控制树莓派。若想使用该模块，可访问GitHub页面（https://github.com/PiSupply/Flick ）下载所需库，修改Python脚本以控制电器。若想以低成本检测手势，可使用PAJ7620传感器，只需在树莓派上连接I2C线，然后从网站（https://www.waveshare.com/wiki/PAJ7620U2_Gesture_Sensor ）下载示例代码和库。

3. 总结

• 计算机视觉是让计算机“看到”周围世界、分析图像并提取有用信息的算法集合。
• OpenCV是用于开发实时计算机视觉应用的流行跨平台库，可通过pip或从源代码编译安装。
• 人脸识别包括数据采集、识别器训练和人脸识三个步骤，OpenCV使用分类器检测对象， predict() 函数用于获取置信度和ID。
• 手势识别可用于控制电器，有基于IR传感器和电近场传感技术两种类型的手势传感器。

4. 人脸识别与手势识别流程

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(人脸识别系统):::process
    B --> B1(数据采集):::process
    B --> B2(识别器训练):::process
    B --> B3(人脸识别应用):::process
    A --> C(手势识别系统):::process
    C --> C1(选择手势传感器):::process
    C --> C2(连接传感器):::process
    C --> C3(开发控制程序):::process
    B3 --> D{识别成功?}:::decision
    D -->|是| E(打开锁):::process
    D -->|否| F(保持关闭):::process
    C3 --> G(根据手势控制设备):::process
    E --> H([结束]):::startend
    F --> H
    G --> H

通过上述步骤，我们可以构建一个基于OpenCV的人脸识别门控系统，并利用手势识别传感器实现更多交互功能，为家庭自动化等领域带来更多便利。

5. 人脸识别与手势识别技术的优势与挑战

5.1 优势

• 非接触式交互 ：人脸识别和手势识别都属于非接触式技术，避免了传统接触式设备可能带来的卫生问题，适用于对卫生要求较高的场所，如医院、食品加工车间等。
• 便捷高效 ：用户无需使用额外的设备或进行复杂的操作，只需通过面部特征或手势即可完成识别和控制，提高了操作的便捷性和效率。
• 个性化定制 ：人脸识别可以根据不同用户的面部特征进行个性化设置，实现个性化的服务和体验；手势识别可以根据用户的习惯和需求自定义手势，满足不同用户的个性化需求。

5.2 挑战

• 环境适应性 ：人脸识别和手势识别技术受环境因素的影响较大，如光照、遮挡、姿态变化等，可能会导致识别准确率下降。
• 数据安全与隐私 ：人脸识别需要采集和存储用户的面部特征数据，手势识别也可能涉及到用户的个人行为数据，这些数据的安全和隐私保护是一个重要的挑战。
• 计算资源需求 ：人脸识别和手势识别技术需要大量的计算资源来进行图像和视频处理，对于一些计算能力有限的设备，可能会出现性能瓶颈。

6. 应用场景拓展

6.1 智能家居

• 智能门锁 ：使用人脸识别技术实现门禁控制，只有授权人员才能进入房间，提高了家居安全性。
• 家电控制 ：通过手势识别技术，用户可以通过挥手、握拳等手势控制家电的开关、调节音量、温度等，实现更加便捷的家居控制。

6.2 智能安防

• 监控系统 ：在安防监控系统中，人脸识别技术可以实时识别监控画面中的人员身份，及时发现异常人员并发出警报。
• 边境管控 ：在边境口岸等场所，人脸识别技术可以快速准确地识别出入境人员的身份，提高边境管控的效率和安全性。

6.3 智能交通

• 驾驶员身份识别 ：在汽车领域，人脸识别技术可以用于驾驶员身份识别，确保只有授权人员才能启动车辆，提高了车辆的安全性。
• 交通流量监测 ：通过手势识别技术，交警可以在路口通过手势指挥交通，提高交通指挥的效率和准确性。

7. 未来发展趋势

7.1 多模态融合

将人脸识别、手势识别与其他生物识别技术（如指纹识别、虹膜识别）以及语音识别、眼动追踪等技术进行融合，提高识别的准确率和可靠性，实现更加自然和便捷的人机交互。

7.2 深度学习与人工智能

随着深度学习和人工智能技术的不断发展，人脸识别和手势识别技术将不断优化和改进，能够更好地适应复杂的环境和场景，提高识别的速度和精度。

7.3 物联网应用

人脸识别和手势识别技术将与物联网技术深度融合，实现设备之间的互联互通和智能化控制，为用户提供更加智能、便捷的生活体验。

8. 总结与展望

人脸识别和手势识别技术作为计算机视觉领域的重要分支，具有广阔的应用前景和发展潜力。通过本文的介绍，我们了解了基于OpenCV的人脸识别门控系统的构建方法，以及不同类型手势传感器的工作原理和应用场景。同时，我们也认识到了这些技术在实际应用中面临的挑战和未来的发展趋势。

在未来的发展中，我们需要不断探索和创新，解决技术面临的问题，推动人脸识别和手势识别技术在更多领域的应用和发展。相信在不久的将来，这些技术将为我们的生活带来更多的便利和惊喜。

以下是一个简单的流程图，展示了人脸识别和手势识别技术在智能家居中的应用流程：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B{检测到人员?}:::decision
    B -->|是| C(人脸识别):::process
    B -->|否| B
    C --> D{识别成功?}:::decision
    D -->|是| E(开门):::process
    D -->|否| F(拒绝开门):::process
    E --> G{检测到手势?}:::decision
    G -->|是| H(手势识别):::process
    G -->|否| G
    H --> I{识别成功?}:::decision
    I -->|是| J(控制家电):::process
    I -->|否| K(提示重新操作):::process
    J --> L([结束]):::startend
    F --> L
    K --> L

通过这个流程图，我们可以清晰地看到人脸识别和手势识别技术在智能家居中的协同工作流程，为用户提供更加智能、便捷的家居体验。