esp32cam人脸识别门禁
时间: 2025-03-06 07:41:30 浏览: 48
### 构建ESP32-CAM人脸识别门禁系统
#### 初始化图像传感器
为了确保图像质量,初始化过程中需配置图像传感器参数。这包括设定像素格式为RGB565和帧尺寸为QVGA,并通过跳过若干初始帧让传感器达到稳定状态。
```python
import sensor, image, time
# 初始化摄像头模块
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过一些帧以便于传感器稳定下来[^2]
```
#### 加载预训练模型与定义辅助函数
加载预先训练好的Haar级联分类器用于人脸检测,并创建两个重要函数`recognize_face()` 和 `open_door()`. 前者负责比较捕获的脸部图片同已登记样本间的相似程度;后者则处理物理锁具的动作逻辑。
```python
from pyb import Pin
def recognize_face(face_image):
"""对比新捕捉到的人脸图象与已有记录"""
pass # 这里应填入具体实现细节
door_control_pin = Pin('P1', mode=Pin.OUT)
def open_door():
"""模拟开锁动作"""
door_control_pin.value(1)
time.sleep_ms(5000) # 模拟保持打开一段时间
door_control_pin.value(0)[^2]
```
#### 主循环:持续监控并响应事件
进入无限循环模式,在每次迭代期间抓取当前场景快照,尝试从中定位任何可能存在的面孔。一旦发现目标,则进一步验证身份合法性——如果确认无误便触发解锁机制。
```python
while True:
img = sensor.snapshot()
faces = img.find_features(image.HaarCascade("frontalface")) # 寻找脸部特征
for (x,y,w,h) in faces:
img.draw_rectangle((x,y,w,h)) # 绘制矩形标注出被识别的对象
face_img = img.copy((x,y,w,h)).to_grayscale().compress() # 提取感兴趣区域作为输入给后续分析过程
if recognize_face(face_img):
print("Recognized!")
open_door()
time.sleep(0.1) # 控制刷新速率
```
上述代码片段提供了一个基础框架,可根据项目特定需求调整优化各部分的具体行为表现。值得注意的是,实际部署前还需考虑诸如安全性加固、异常情况处理等因素。
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