人脸识别门禁esp32

### ESP32 人脸识别门禁系统教程与代码示例 #### 系统概述 ESP32-CAM 是一种具备图像处理能力的微控制器，结合人脸识别算法和继电器控制模块，可以实现智能门禁系统。该系统通过摄像头捕获人脸图像，并将其与预存的人脸数据进行比对，如果匹配成功，则通过继电器控制电磁锁开启房门[^1]。 #### 硬件需求 以下为构建 ESP32 人脸识别门禁系统的硬件清单： - ESP32-CAM 开发板 - 继电器模块（用于控制电磁锁） - 电磁锁 - 电源适配器（5V 或根据继电器模块要求） - 杜邦线（用于连接继电器和 ESP32） #### 软件环境 - Arduino IDE（支持 ESP32 的开发环境） - TensorFlow Lite 或 OpenCV（用于人脸识别算法） - Web 管理界面（可选，用于录入和管理人脸信息） #### 硬件连接 将继电器模块的信号引脚连接到 ESP32-CAM 的 GPIO 引脚（例如 GPIO 2）。继电器的常开触点连接到电磁锁，确保在继电器激活时能够打开门锁[^5]。 #### 示例代码 以下是基于 ESP32-CAM 的人脸识别门禁系统的主代码示例： ```cpp #include <Arduino.h> #include <esp_camera.h> #include "fb_gfx.h" #include "fd_forward.h" #include "fr_forward.h" // 定义继电器引脚 const int RELAY_PIN = 2; void setup() { Serial.begin(115200); pinMode(RELAY_PIN, OUTPUT); // 初始化摄像头 camera_config_t config; config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0; config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0; config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM; config.pin_d1 = Y3_GPIO_NUM; config.pin_d2 = Y4_GPIO_NUM; config.pin_d3 = Y5_GPIO_NUM; config.pin_d4 = Y6_GPIO_NUM; config.pin_d5 = Y7_GPIO_NUM; config.pin_d6 = Y8_GPIO_NUM; config.pin_d7 = Y9_GPIO_NUM; config.pin_xclk = XCLK_GPIO_NUM; config.pin_pclk = PCLK_GPIO_NUM; config.pin_vsync = VSYNC_GPIO_NUM; config.pin_href = HREF_GPIO_NUM; config.pin_sscb_sda = SIOD_GPIO_NUM; config.pin_sscb_scl = SIOC_GPIO_NUM; config.pin_pwdn = PWDN_GPIO_NUM; config.pin_reset = RESET_GPIO_NUM; config.xclk_freq_hz = 20000000; config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG; esp_err_t err = esp_camera_init(&config); if (err != ESP_OK) { Serial.printf("Camera init failed with error 0x%x", err); return; } } void loop() { camera_fb_t *fb = esp_camera_fb_get(); if (!fb) { Serial.println("Camera capture failed"); return; } // 使用人脸识别库进行检测 dlib::matrix<float> face_descriptor = recognize_face(fb->buf, fb->len); // 假设已实现此函数 if (is_match(face_descriptor)) { // 假设已实现此函数 digitalWrite(RELAY_PIN, HIGH); // 打开门锁 delay(5000); // 保持门锁开启 5 秒 digitalWrite(RELAY_PIN, LOW); // 关闭门锁 } esp_camera_fb_return(fb); delay(1000); // 每秒检测一次 } ``` #### 注意事项 1. 上述代码中的 `recognize_face` 和 `is_match` 函数需要用户自行实现或使用第三方库（如 TensorFlow Lite 或 OpenCV）。 2. 继电器模块的控制逻辑需根据实际硬件配置调整。 3. 如果需要通过 Web 界面管理人脸数据，可以参考引用中的 Web 端实现方法[^4]。 #### 技术扩展 为了提高系统的稳定性和准确性，可以考虑以下改进措施： - 在弱光环境下增加补光灯以改善图像质量[^2]。 - 使用深度学习模型（如 FaceNet）替代传统的人脸识别算法，提升识别精度。 - 配合红外感应装置自动触发拍照功能，减少误操作[^5]。