Maix Bit K210人脸识别(内有获取机器码步骤)【保姆级教程】
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介绍
在一张图片中找出人脸， 并且框出人脸，即知道脸的位置和大小，对人脸进行检测与识别。
方法
一种是采用LBP特征进行人脸识别，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别。
另一种方式是利用Haar Cascade特征检测器来实现：一个Haar Cascade是一系列简单区域的对比检查，人脸识别有25个阶段，每个阶段有几百次检测。Haar Cascade运行很快是因为它是逐个阶段进行检测的。
具体流程
1.获取key gen机器码 （Get key Gen machine code）
2.下载此模型 (Download this model)
3.使用kflash烧录模型 (Burning model with kflash)
4.获 取mpy脚本 (Get MPY script)
5.使用Maixpy ide 运行脚本 (Running scripts using maixpy IDE)
6.使用boot按键录入人脸 (Using the boot button to enter the face)
7.开始识别 (Start recognition)
第一步 获取key gen机器码
准备工作：
需要用到kflash_gui烧写软件来烧写，点击蓝色字体可进入下载：github下载地址、百度网盘下载地址( 提取码: nfsr)。github下载的是最新版本的软件，百度网盘是作者现用的1.67版本。
kflash_gui准备好之后下载ken_gen固件：ken_gen下载地址。
准备完成之后：
将kflash_gui安装之后打开，可以看到如下界面。如果需要可以修改一下语言。
打开ken_gen固件，配置完成，点击下载，开始烧录。
ps：烧录时进度条处于0%，可以试着按板子上的BOOT键，直到提示下载完成。
烧录完成，此时板子不可断电，接着打开串口工具并打开串口，板子通过串口发送一次机器码。
第二步 获取mpy script
我们需要用到下图中框选的部分。
点击蓝色字体选择下载源：github下载地址、gitee下载地址、百度云下载地址(提取码: exky)。
在github上下载，可以先查看源码并复制，并保存为py格式文件；gitee可以打包整个文件夹下载，之后可以在框选路径下找到需要用到的MicroPython的文件，也就是示例脚本。
第三步 下载模型
点击蓝色字体Maix Hub进入如下页面，点击框选内容。
在文本框内粘贴本文第一步获得的key_gen机器码。下载之后得到如下文件
插叙
到此为止，我们得到了一个 .py 示例脚本，三个 .smodel 模型文件。
第四步 向Maix Py中下载
打开kflash，将模型下载到 flash 的 0x300000, 0x400000, 0x500000 位置（位置与文件名前缀对应）
到Maix Bit下载站下载第八个，并用 kflash 烧录 kmodelv4 支持固件
烧录完成，之后将示例脚本用MaixPy IDE打开
打开之后，内容如图所示，按步骤点击，之后可以看到电脑屏幕右上角与lcd上有了图像。
我们照一张人脸来测试一下，接着，检测到人脸。
按下板子上的BOOT，可以记录这张脸，显示效果如下，当记录多个人脸模型，Mr之后的序号也会随着模型变化。
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