树莓派libcamera做人脸识别
时间: 2025-01-21 16:27:53 浏览: 56
### 使用Libcamera实现在树莓派上的人脸识别
#### 安装必要的软件包
为了能够在树莓派上使用 `libcamera` 进行人脸识别,需要先安装一些依赖库。这包括 OpenCV 和 dlib 库,它们提供了图像处理和机器学习算法的支持。
```bash
sudo apt-y
sudo apt install python3-opencv libopencv-dev python3-dlib -y
pip3 install face_recognition
```
#### 编写Python脚本进行人脸识别
下面是一个简单的 Python 脚本例子,该脚本利用了 `face_recognition` 库以及 `libcamera-vid` 命令来捕获视频流并检测人脸:
```python
import cv2
import subprocess as sp
from imutils.video import VideoStream
import time
import numpy as np
import face_recognition
# 初始化摄像头
cmd = ["libcamera-vid", "-t", "0", "-o", "-", "-n"]
pipe = sp.Popen(cmd, stdout=sp.PIPE)
video_stream = VideoStream(pipe.stdout).start()
time.sleep(2.0) # 让相机预热几秒
while True:
frame = video_stream.read()
if frame is None:
break
small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
for top, right, bottom, left in face_locations:
top *= 4
right *= 4
bottom *= 4
left *= 4
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('Video', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows()
video_stream.stop()
```
这段代码通过调用 `libcamera-vid` 来获取来自摄像头的数据,并将其传递给一个基于OpenCV 的视频流处理器。然后它会尝试识别人脸的位置,并在原始帧中标记出来[^1]。
需要注意的是,在实际部署之前还需要训练模型以便能够区分不同个体的脸部特征;上述示例仅展示了基本框架而不涉及具体的身份验证逻辑[^2]。
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