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第四十五章 人脸识别实验
在上一章节中,介绍了利用maix.KPU模块实现了人脸68关键点检测,本章将继续介绍利用maix.KPU模块实现的人脸识别。通过本章的学习,读者将学习到人脸识别应用在CanMV上的实现。
本章分为如下几个小节:
45.1 maix.KPU模块介绍
45.2 硬件设计
45.3 程序设计
45.4 运行验证
45.1 maix.KPU模块介绍
有关maix.KPU模块的介绍,请见第39.1小节《maix.KPU模块介绍》。
45.2 硬件设计
45.2.1 例程功能
1. 获取摄像头输出的图像,并送入KPU进行人脸检测,接着对检测到的人脸分别进行人脸特征提取,然后将提取到的人脸特征与先前录入的人脸特征进行对比,如果得分高于阈值,则能成功识别人脸,最后将识别结果同原始图像在LCD上进行显示。
2. 按下KEY0按键可以录入当前人脸的特征。
45.2.2 硬件资源
本章实验内容,主要讲解maix.KPU模块的使用,无需关注硬件资源。
45.2.3 原理图
本章实验内容,主要讲解maix.KPU模块的使用,无需关注原理图。
45.3 程序设计
45.3.1 maix.KPU模块介绍
有关maix.KPU模块的介绍,请见第45.1小节《maix.KPU模块介绍》。
45.3.2 程序流程图
图45.3.2.1 人脸识别实验流程图
45.3.3 main.py代码
main.py中的脚本代码如下所示:
- from board import board_info
- from fpioa_manager import fm
- from maix import GPIO
- import time
- import lcd
- import sensor
- import gc
- from maix import KPU
- fm.register(board_info.KEY0, fm.fpioa.GPIOHS0)
- key0 = GPIO(GPIO.GPIOHS0, GPIO.IN, GPIO.PULL_UP)
- save_feature = False
- def key_irq_handler(key):
- global key0
- global save_feature
- time.sleep_ms(20)
- if key is key0 and key.value() == 0:
- save_feature = True
- key0.irq(key_irq_handler, GPIO.IRQ_FALLING, GPIO.WAKEUP_NOT_SUPPORT, 7)
- lcd.init()
- sensor.reset()
- sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
- sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
- sensor.set_hmirror(False)
- anchor = (0.1075, 0.126875, 0.126875, 0.175, 0.1465625, 0.2246875, 0.1953125, 0.25375, 0.2440625, 0.351875, 0.341875, 0.4721875, 0.5078125, 0.6696875, 0.8984375, 1.099687, 2.129062, 2.425937)
- names = ['face']
- # 构造并初始化人脸检测KPU对象
- face_detecter = KPU()
- face_detecter.load_kmodel("/sd/KPU/face_detect_320x240.kmodel")
- face_detecter.init_yolo2(anchor, anchor_num=len(anchor) // 2, img_w=320, img_h=240, net_w=320, net_h=240, layer_w=10, layer_h=8, threshold=0.5, nms_value=0.2, classes=len(names))
- features = []
- score_threshold = 80
- # 构造并初始化人脸特征提取KPU对象
- feature_extractor = KPU()
- feature_extractor.load_kmodel('/sd/KPU/feature_extraction.kmodel')
- # 按指定比例扩展矩形框
- def extend_box(x, y, w, h, scale):
- x1 = int(x - scale * w)
- x2 = int(x + w - 1 + scale * w)
- y1 = int(y - scale * h)
- y2 = int(y + h - 1 + scale * h)
- x1 = x1 if x1 > 0 else 0
- x2 = x2 if x2 < (320 - 1) else (320 - 1)
- y1 = y1 if y1 > 0 else 0
- y2 = y2 if y2 < (240 - 1) else (240 - 1)
- return x1, y1, x2 - x1 + 1, y2 - y1 + 1
- while True:
- img = sensor.snapshot()
- face_detecter.run_with_output(img)
- faces = face_detecter.regionlayer_yolo2()
- for face in faces:
- # 框出人脸位置
- x, y, w, h = extend_box(face[0], face[1], face[2], face[3], 0.08)
- img.draw_rectangle(x, y, w, h, color=(0, 255, 0))
- # 计算人脸特征并于保存的人脸特征进行比对获取相似度得分
- scores = []
- max_score = 0
- face_img = img.cut(x, y, w, h)
- resize_img = face_img.resize(64, 64)
- resize_img.pix_to_ai()
- feature = feature_extractor.run_with_output(resize_img, get_feature=True)
- for i in range(len(features)):
- score = KPU.feature_compare(features, feature)
- scores.append(score)
- # 计算得分的最大值
- if len(scores) is not 0:
- max_score = max(scores)
- # 根据阈进行人脸识别
- if max_score > score_threshold:
- img.draw_rectangle(x, y, w, h, color=(0, 255, 0))
- img.draw_string(x + 2, y + 2, str(scores.index(max(scores))), color=(0, 255, 0), scale=1.5)
- # 根据中断按键进行人脸特征录入
- if save_feature is True:
- save_feature = False
- features.append(feature)
- del scores
- del max_score
- del face_img
- del resize_img
- del feature
-
- lcd.display(img)
- gc.collect()
复制代码 可以看到一开始是先初始化了LCD和摄像头,并分别构造并初始化了用于人脸检测和人脸特征提取的KPU对象。
然后便是在一个循环中不断地获取摄像头输出的图像,首先将图像进行人脸检测,检测图像中存在的人脸,接着对人脸图像进行人脸特征提取,然后将提取到的人脸特征与先前保存的人脸特征进行对比,若对比得到高于指定的阈值,则表示能够识别出人脸,通过在获取到人脸特征后可以根据需要进行人脸特征的录入,最后将以上所有的分析检测结果在图像上进行绘制,然后在LCD上显示图像。
45.4 运行验证
将DNK210开发板连接CanMV IDE,点击CanMV IDE上的“开始(运行脚本)”按钮后,将摄像头对准人脸,让其采集到人脸图像,接着按下KEY0按键来录入人脸的特征,录入多张人脸特征后,可以看到LCD上显示了人脸识别的结果,每张人脸根据其特征比对得分,得到一个ID号,ID号与人脸录入的顺序有关,如下图所示:
图45.4.1 LCD显示人脸识别实验结果 |
阿莫论坛20周年了!感谢大家的支持与爱护!!
你熬了10碗粥,别人一桶水倒进去,淘走90碗,剩下10碗给你,你看似没亏,其实你那10碗已经没有之前的裹腹了,人家的一桶水换90碗,继续卖。说白了,通货膨胀就是,你的钱是挣来的,他的钱是印来的,掺和在一起,你的钱就贬值了。
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