树莓派3B+（二）——人脸识别

最新推荐文章于 2025-03-22 14:38:10 发布

weixin_44220085

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文章标签：树莓派

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44220085/article/details/90200440

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    在树莓派的学习过程中，我首先学习的是人脸识别功能，跟着网上大神的文章一步一步学习，还是取得了不错的效果，关于人脸识别的学习，大家可以参考下面的链接：(https://blog.youkuaiyun.com/hongbin_xu/article/details/78347484)

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树莓派人脸识别

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#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 4 01:10:21 2021 @author: pi """ import cv2 import face_recognition my_image = cv2.imread("/home/pi/Pictures/1.jpg") my_image = cv2.cvtColor(my_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) my_face_encod

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树莓派 人脸识别——从小白到大白 @。@初探树莓派系统拷入一些问题人脸识别yolov3结果初探树莓派 这是大鱼的第一篇博客，唉唉，客官留步！！！！系统拷入一些问题 人脸识别 作为一个小白，我带着我炽热的心，滚过了刀山，跨越了火海，云淡风轻之后，我只想说：一下内容我用了六种我认为可行的方法（但实际上有些适用于电脑，精确度高，但就是不适用于树莓派；有些树莓派可以用，但是就是精度低哭了哭了 # ￥ # 各位客官如果不弃，可以继续看看） yolov3 关于yolov3，我之前做过yolov3的目标识别，

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文章目录不带实时监控功能使用mjpg-streamer来进行拍照参考博文： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_50438937/article/details/113763964?spm=1001.2014.3001.5502 不带实时监控功能 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include &lt

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树莓派中寻找camera开关，在sudo raspi-config 然后选择在interfacing options中

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** 基于树莓派的人脸追踪云台实现 ** 今天由于要给学弟学妹们讲解一下TM4C123G，然后讲完了就让他们自己去练习一下，然后发现…emmmmm，好像我没什么事干了，所以就借机写一个分享算了… 关于这个云台的产生呢…嗯说来话长，就不说了… 嗯，还是说一下吧，就是在一个晴朗的日子里，脑袋犯抽了，突然想在我的一个人脸识别上加上一个云台，然后就做出来了，虽然最后没有加上去-----没用，嗯，这就很忧伤...

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1. 了解摄像头基本工作原理，安装及使用 2. 了解opencv，配置人脸识别相关环境 3. 收集人脸信息 4. 训练收集到的人脸信息 5. 将要分析的面部的捕获部分作为参数，并返回其可能的所有者，指示其ID以及识别器对此匹配的信任程度实现人脸的识别。

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### 实现树莓派上使用CSI摄像头进行人脸识别 #### 安装必要的软件包为了在树莓派上利用CSI摄像头完成人脸识别的任务，首先需要确保安装了所有必需的依赖项。这包括但不限于OpenSSL、libcurl库以及最重要的计算机视觉库——OpenCV。对于操作系统版本为Debian 9或10的树莓派3B/3B+设备而言，可以通过以下命令来更新系统并安装这些组件： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install libssl-dev libcurl4-openssl-dev python-opencv -y ``` #### 配置CSI摄像头接着是对CSI接口连接的官方摄像头模块进行初始化配置。通常情况下，默认已经启用了该功能；如果没有的话，则需编辑`config.txt`文件以激活它，并重启机器使更改生效[^2]。 ```bash sudo nano /boot/config.txt # 添加如下行至文件末尾 start_x=1 gpu_mem=128 ``` #### 编写Python脚本用于人脸捕获与识别编写一段简单的Python程序作为演示目的，这段代码会启动内置CSI摄像装置获取实时视频流，应用预训练好的Haar级联分类器模型定位图像中的人脸区域，最后将检测到的结果框选出来显示给用户看。 ```python import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/share/opencv/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) cv2.imshow('Video', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码片段展示了如何读取来自CSI摄像头的数据帧，并对其进行灰度转换以便更高效地处理。之后加载了一个预先训练过的正面面部探测器(`lbpcascade_frontalface`)去查找可能存在的脸部位置。一旦找到匹配的对象就会画出矩形边界标记它们的位置[^4]。 #### 测试与验证当一切准备就绪后就可以开始测试整个流程是否正常工作了。运行之前编写的Python脚本观察屏幕上的反馈情况，确认能够成功捕捉到当前场景内的人物面孔并且正确标注出来即表示初步实现了目标功能。