《Python编程实例——利用Dragonboard 410c开发板实现人脸识别.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Python编程实例——利用Dragonboard 410c开发板实现人脸识别.doc（2页珍藏版）》请在三一文库上搜索。
1、Python编程实例利用Dragonboard 410c开发板实现人脸识别人脸识别是一个非常酷的技术，在移动支付、安防、娱乐等众多领域有着非常广泛的应用，今天就带大家一起来体验一下如何利用dragonboard 410c来实现人脸识别功能，这里我们使用的是USB摄像头，连接Dragoboard 410c开发板，开发板上运行Linux debain操作系统，通过Python脚本和OpenCV来实现人脸识别处理。首先我们利用Dragoboard 410c开发板硬件环境搭建智能安全监控摄像头，搭建好自己的开发环境，如上图所示，然后我们就可以开始编写我们的人脸识别程序了，这里使用的是Python的cv
2、2库来实现摄像头数据的采集和人脸识别，具体代码如下： #!/usr/bin/env python import cv2, sys import numpy as np DEVICE_NUMBER = 0 FONT_FACES = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SI
3、MPLEX, cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX if len(sys.argv) 1: XML_PATH = sys.argv1 else: print Error: XML path not defined sys.exit(1) # Init the Cascade Classifier faceCascade = cv2.CascadeClassifier(XML_PATH) # Init webcam vc = cv2.VideoCapture(DEVICE_NUMBER) # Check if the webcam init was successful
4、 if vc.isOpened(): # try to get the first frame retval, frame = vc.read() else: sys.exit(1) # If webcam read successful, loop indefinitely i = 0 while retval: # Define the frame which the webcam will show frame_show = frame if i%5 = 0: # Convert frame to grayscale frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COL
5、OR_BGR2GRAY) # Detect objects and return an array of faces faces = faceCascade.detectMulTIScale( frame, scaleFactor=1.2, minNeighbors=2, minSize=(50, 50), flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE ) # Draw a rectangle around the faces for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame_show, (x, y), (x+w, y+h), (
6、0, 0, 255), 2) # Show the image on the screen cv2.imshow(DB410c Workshop #6: Facial DetecTIon, frame_show) # Grab next frame from webcam retval, frame = vc.read() # Exit program after waiTIng for a pressed key if cv2.waitKey(1) = 27: break i += 1以上就是整个python实现的人脸识别代码，在代码中我们利用了opencv的机器学习，所以还需要一个分类文件
7、，这个文件利用xml文件进行描述，这是采用opencv提供的人脸是被分类器，这里已经训练好，可以直接用就可以，具体的文件大家可以到http:/pan.baidu/s/1milnAnY，下载后和代码文件放在同一个文件夹下即可，大家也可以到opencv 官网上下载。介绍好代码后，我们就可以来进行测试了，我们新建一个文件夹 mkdir face_test，然后新建一个文件face_test.py，打开该文件，然后复制上述代码到文件，保存，然后按照上述方法到http:/pan.baidu/s/1milnAnY上下载xml文件放入到该文件夹下，接着使用chmod 777 face_test.py修改Python脚本的权限，改为可执行文件，接着拔掉鼠标欧连接上USB网络摄像头，就可以开始进行测试了，测试运行脚本代码如下：python face_test.py frontalface_default.xml 其中frontalface_default.xml是下载的xml文件，训练好的分类器。运行后如果你对准脸，就可以看到有一个红色的矩形框标注你的脸部，表示识别检测到你的脸部，这里具体涉及到肖像权，不展示演示结果图片了。