openmv人脸识别（openvino人脸识别）

## OpenMV 人脸识别### 简介OpenMV是一款小巧强大的机器视觉模块，搭载MicroPython脚本语言，可以轻松实现图像处理和机器学习应用。其中，人脸识别是其最受欢迎的功能之一。本文将详细介绍如何使用OpenMV进行人脸识别。### 1. 原理OpenMV的人脸识别功能基于 Haar Cascade 或 HOG+SVM 算法，能够识别图像和视频流中的人脸。

Haar Cascade:

基于 Haar特征和 Adaboost 算法，通过滑动窗口在图像中搜索人脸。训练好的级联分类器包含一系列特征和阈值，用于快速判断一个区域是否包含人脸。

HOG+SVM:

方向梯度直方图 (HOG) 是一种特征描述符，用于提取图像的形状和纹理信息。支持向量机 (SVM) 是一种机器学习算法，用于根据 HOG 特征对图像进行分类。OpenMV 通常使用 Haar Cascade 进行人脸检测，因为它速度更快、资源占用更低。### 2. 准备工作

硬件:

OpenMV摄像头模块（例如 OpenMV Cam H7）

USB数据线

可选: 用于测试的图像或视频

软件:

OpenMV IDE

人脸检测模型文件（.xml 格式，可从 OpenMV IDE 下载或自行训练）### 3. 操作步骤#### 3.1. 安装 OpenMV IDE从 OpenMV 官网下载并安装 OpenMV IDE，该软件用于编写、上传和调试 OpenMV 代码。#### 3.2. 连接 OpenMV 摄像头使用 USB 数据线连接 OpenMV 摄像头模块和电脑。在 OpenMV IDE 中选择正确的串口，并点击连接按钮。#### 3.3. 加载人脸检测模型

在 OpenMV IDE 中打开代码编辑器。

点击 "Tools" -> "Machine Vision" -> "Cascade Classifier" -> "Load Built-in Model"。

选择 "frontalface" 或 "eye" 等预训练模型。#### 3.4. 编写代码以下是一个简单的 Python 代码示例，用于检测图像中的人脸：```python import sensor, image, time# 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_windowing((240, 240))# 加载人脸检测模型 face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25) print(face_cascade)# 主循环 clock = time.clock() while(True):clock.tick()img = sensor.snapshot()# 进行人脸检测faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale_factor=1.1)# 标记检测到的人脸for face in faces:img.draw_rectangle(face.rect(), color = (255, 0, 0))# 显示图像print(clock.fps())```#### 3.5. 上传并运行代码点击 OpenMV IDE 中的 "Run" 按钮将代码上传到 OpenMV 摄像头。摄像头将开始实时检测人脸，并将结果显示在 IDE 的图像窗口中。### 4. 扩展功能除了基本的人脸检测，OpenMV 还支持:

人脸识别:

结合机器学习算法，可以识别特定的人脸。

人脸追踪:

可以实时追踪移动的人脸。

表情识别:

可以识别人物的表情，例如开心、悲伤、愤怒等。### 5. 总结OpenMV 提供了一种简单易用的方法来实现人脸识别。通过结合不同的算法和功能，可以开发各种有趣且实用的应用，例如智能门禁、人脸考勤、机器人交互等。

OpenMV 人脸识别

简介OpenMV是一款小巧强大的机器视觉模块，搭载MicroPython脚本语言，可以轻松实现图像处理和机器学习应用。其中，人脸识别是其最受欢迎的功能之一。本文将详细介绍如何使用OpenMV进行人脸识别。

1. 原理OpenMV的人脸识别功能基于 Haar Cascade 或 HOG+SVM 算法，能够识别图像和视频流中的人脸。* **Haar Cascade:** 基于 Haar特征和 Adaboost 算法，通过滑动窗口在图像中搜索人脸。训练好的级联分类器包含一系列特征和阈值，用于快速判断一个区域是否包含人脸。 * **HOG+SVM:** 方向梯度直方图 (HOG) 是一种特征描述符，用于提取图像的形状和纹理信息。支持向量机 (SVM) 是一种机器学习算法，用于根据 HOG 特征对图像进行分类。OpenMV 通常使用 Haar Cascade 进行人脸检测，因为它速度更快、资源占用更低。

2. 准备工作* **硬件:*** OpenMV摄像头模块（例如 OpenMV Cam H7）* USB数据线* 可选: 用于测试的图像或视频 * **软件:*** OpenMV IDE* 人脸检测模型文件（.xml 格式，可从 OpenMV IDE 下载或自行训练）

3. 操作步骤

3.1. 安装 OpenMV IDE从 OpenMV 官网下载并安装 OpenMV IDE，该软件用于编写、上传和调试 OpenMV 代码。

3.2. 连接 OpenMV 摄像头使用 USB 数据线连接 OpenMV 摄像头模块和电脑。在 OpenMV IDE 中选择正确的串口，并点击连接按钮。

3.3. 加载人脸检测模型* 在 OpenMV IDE 中打开代码编辑器。 * 点击 "Tools" -> "Machine Vision" -> "Cascade Classifier" -> "Load Built-in Model"。 * 选择 "frontalface" 或 "eye" 等预训练模型。

3.4. 编写代码以下是一个简单的 Python 代码示例，用于检测图像中的人脸：```python import sensor, image, time

初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_windowing((240, 240))

加载人脸检测模型 face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25) print(face_cascade)

主循环 clock = time.clock() while(True):clock.tick()img = sensor.snapshot()

进行人脸检测faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale_factor=1.1)

标记检测到的人脸for face in faces:img.draw_rectangle(face.rect(), color = (255, 0, 0))

显示图像print(clock.fps())```

3.5. 上传并运行代码点击 OpenMV IDE 中的 "Run" 按钮将代码上传到 OpenMV 摄像头。摄像头将开始实时检测人脸，并将结果显示在 IDE 的图像窗口中。

4. 扩展功能除了基本的人脸检测，OpenMV 还支持:* **人脸识别:** 结合机器学习算法，可以识别特定的人脸。 * **人脸追踪:** 可以实时追踪移动的人脸。 * **表情识别:** 可以识别人物的表情，例如开心、悲伤、愤怒等。

5. 总结OpenMV 提供了一种简单易用的方法来实现人脸识别。通过结合不同的算法和功能，可以开发各种有趣且实用的应用，例如智能门禁、人脸考勤、机器人交互等。