基于K210与STM32的人脸识别门禁 实现掉地仓储,人体雷达检测
本系统设计以Kendryte K210为人脸图像识别的核心芯片，以STM32为系统逻辑控制芯片，OLED显示控制信息，蓝牙通讯实现命令控制。人体雷达检测模块，当有人来时自动开启人脸识别。同时也可以使用按键控制人脸识别开启与关闭。
人脸识别
一、MaixPy IDE开发——人脸开发
1、配置步骤如下
从 maixhub （https://www.maixhub.com/index/index/detail/id/235.html）按照说明下载模型， 获得模型smodel, 就是 加密版本的kmodel，下载前需要注册一下账号
2.、程序理解
首先先是人脸模型的实现
总共用了三个模型， 分别是：
人脸检测模型， 这和前面的人脸检测使用的是同一个模型， 即找到人脸
人脸关键点检测模型，从前面找到的人脸中找到人脸的眼睛 鼻子和嘴巴的位置
人脸特征提取模型， 从一张人脸图片中得出一个特征值
步骤如下：
检测到人脸
裁出人脸，找到人脸的眼睛鼻子嘴巴， 这里裁成了128x128的图
把人脸图中的脸旋转到标准位置
用特征提取模型提取出人脸的特征值
有了前面的基础， 这里的程序就能看懂了，也就不再进行详细的阐述了，只不过是从之前的使用一个模型，变成了按照顺序分别使用三个模型，再加上一点简单的图像裁减和旋转处理，都是调用API，仔细看一遍代码就知道具体的细节是如何实现的了
三个模型文件可以选择放在外部的SD卡里面的（也可以把三个模型文件就放在flash中），具体操作步骤是，用SD卡的读卡器插到电脑
if code: # 如果检测到人脸for i in code: # 迭代坐标框# Cut face and resize to 128x128a = img.draw_rectangle(i.rect()) # 在屏幕显示人脸方框face_cut=img.cut(i.x(),i.y(),i.w(),i.h()) # 裁剪人脸部分图片到 face_cutface_cut_128=face_cut.resize(128,128) # 将裁出的人脸图片 缩放到128 * 128像素a=face_cut_128.pix_to_ai() # 将猜出图片转换为kpu接受的格式#a = img.draw_image(face_cut_128, (0,0))# Landmark for face 5 pointsfmap = kpu.forward(task_ld, face_cut_128) # 运行人脸5点关键点检测模型plist=fmap[:] # 获取关键点预测结果le=(i.x()+int(plist[0]*i.w() - 10), i.y()+int(plist[1]*i.h())) # 计算左眼位置， 这里在w方向-10 用来补偿模型转换带来的精度损失re=(i.x()+int(plist[2]*i.w()), i.y()+int(plist[3]*i.h())) # 计算右眼位置nose=(i.x()+int(plist[4]*i.w()), i.y()+int(plist[5]*i.h())) #计算鼻子位置lm=(i.x()+int(plist[6]*i.w()), i.y()+int(plist[7]*i.h())) #计算左嘴角位置rm=(i.x()+int(plist[8]*i.w()), i.y()+int(plist[9]*i.h())) #右嘴角位置a = img.draw_circle(le[0], le[1], 4)a = img.draw_circle(re[0], re[1], 4)a = img.draw_circle(nose[0], nose[1], 4)a = img.draw_circle(lm[0], lm[1], 4)a = img.draw_circle(rm[0], rm[1], 4) # 在相应位置处画小圆圈# align face to standard positionsrc_point = [le, re, nose, lm, rm] # 图片中 5 坐标的位置T=image.get_affine_transform(src_point, dst_point) # 根据获得的5点坐标与标准正脸坐标获取仿射变换矩阵a=image.warp_affine_ai(img, img_face, T) #对原始图片人脸图片进行仿射变换，变换为正脸图像a=img_face.ai_to_pix() # 将正脸图像转为kpu格式#a = img.draw_image(img_face, (128,0))del(face_cut_128) # 释放裁剪人脸部分图片# calculate face feature vectorfmap = kpu.forward(task_fe, img_face) # 计算正脸图片的196维特征值feature=kpu.face_encode(fmap[:]) #获取计算结果reg_flag = Falsescores = [] # 存储特征比对分数for j in range(len(record_ftrs)): #迭代已存特征值score = kpu.face_compare(record_ftrs[j], feature) #计算当前人脸特征值与已存特征值的分数scores.append(score) #添加分数总表max_score = 0index = 0for k in range(len(scores)): #迭代所有比对分数，找到最大分数和索引值if max_score < scores[k]:max_score = scores[k]index = kif max_score > ACCURACY: # 如果最大分数大于85， 可以被认定为同一个人a = img.draw_string(i.x()-30, i.y(), ("%s :%2.1f" % (names[index], max_score)), color=(0, 255, 0), scale=2)人体检测模块可以利用IO口来进行设置，由于大部分人体雷达是IO口输出高低电平来实现是否存在人。所以在代码 if code：前面加个
if human.value():来读取是否有人存在
人脸仓储模块代码如下 可以实现蓝牙发送指令仓储人脸数据也可以使用按键仓储人脸数据
fm.register(11,fm.fpioa.UART1_TX)#串口引脚映射
fm.register(10,fm.fpioa.UART1_RX)#这两个引脚是可以任意修改的com = UART(UART.UART1, 9600, 8,1,0,timeout=500, read_buf_len=4096)#构建串口对象#定时器中断回调函数
tem = ''
b = []
check = 0 #存储
save = 0 #临时存储
switch = 0 #切换
key=0
def on_timer(timer): #回调函数global checkglobal savedata = []data = com.read()if data!=None:print(data)check = 1#代表存储人脸特征if data == b'A':save = 0 #不存到SD卡中elif data == b'C':save = 1 #存到SD卡中print(data)
#定时器中断初始化
tim = Timer(Timer.TIMER0, Timer.CHANNEL0, mode=Timer.MODE_ONE_SHOT, period=500,unit=Timer.UNIT_MS,callback=on_timer, arg=on_timer,start=False) #定时器初始化
def set_key_state_left(*_): #按键仓储模块global key_leftkey_left = Trueutime.sleep_ms(50)key_gpio.irq(set_key_state_left, GPIO.IRQ_RISING, GPIO.WAKEUP_NOT_SUPPORT)#按键中断函数 当key_gpio被按下时执行set_key_state_left函数feature_file_exists = 0
for v in os.ilistdir('/sd'):#检查sd卡中的密钥目录或文件.sd卡应格式化为fat32if v[0] == 'features.txt' and v[1] == 0x8000:#0x8000 is filefeature_file_exists = 1record_ftr=[] #空列表 用于存储当前196维特征
record_ftrs=[] #空列表 用于存储按键记录下人脸特征， 可以将特征以txt等文件形式保存到sd卡后，读取到此列表，即可实现人脸断电存储。
names = ['MR.1', 'MR.2', 'MR.3', 'Mr.4', 'Mr.5', 'Mr.6', 'Mr.7', 'Mr.8', 'Mr.9' , 'Mr.10'] # 人名标签，与上面列表特征值一一对应。
reco = ''
record = []
def save_feature(feat):#仓储数据到SD卡中with open('/sd/features.txt','a') as f:record =ubinascii.b2a_base64(feat)f.write(record)
st = ''
if(feature_file_exists):print("start")with open('/sd/features.txt','rb') as f:s = f.readlines()print(len(s))for line in s:record_ftrs.append(bytearray(ubinascii.a2b_base64(line)))这里注意：如果把模型文件放到SD卡中，记得放进去的模型文件名和脚本文件里面的名字取成一样的。
如何实现断电存储？
主要是将人脸计算出来的特征以txt等文件形式保存到sd卡后，读取到数组中，每一个计算出来的特征值与数组中的名字一一对应，即可实现断电存储人脸信息。使用SD卡这种方法需要在SD卡中建立features.txt文件。
两者的串口通信？
STM32和K210之间我采取串口通信的方式，STM32那边我配置的是串口2，波特率设置成115200，K210部分设置TX和RX引脚，在调用串口初始化函数即可，使用杜邦线连接对应的引脚，这里注意串口通信要反接，TX脚连接的是RX脚，RX脚连接的是TX脚。
如果是实现k210和stm32的通信需要注意以下几点。1、串口必须进行反接，如果多次连接没有反应，可以更换连接线试试。2、程序应当仔细检查，硬件的故障概率较小，通常bug是在程序处。可以先将两个板卡连接到电脑处，分别用电脑串口助手进行测试，通过测试后将两者进行连接。3、两边发送数据的格式是否一致，比如是否均为10进制数据，或者均为ascii值。
蓝牙通讯软件可以使用WxBit 图形化编程WxBit 图形化编程来实现
通过简单的模块化设计实现简单的蓝牙通讯功能
也可以使用蓝牙通讯软件来实现通讯
蓝牙通讯部分代码如下
void USART2_Init(u32 bound)
{//GPIO端口设置GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;USART_InitTypeDef USART_InitStructure;NVIC_InitTypeDef NVIC_InitStructure;RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA,ENABLE);RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_USART2,ENABLE);/* 配置GPIO的模式和IO口 */GPIO_InitStructure.GPIO_Pin=GPIO_Pin_2;//TX //串口输出GPIO_InitStructure.GPIO_Speed=GPIO_Speed_50MHz;GPIO_InitStructure.GPIO_Mode=GPIO_Mode_AF_PP; //复用推挽输出GPIO_Init(GPIOA,&GPIO_InitStructure); /* 初始化串口输入IO */GPIO_InitStructure.GPIO_Pin=GPIO_Pin_3;//RX //串口输入GPIO_InitStructure.GPIO_Mode=GPIO_Mode_IN_FLOATING; //模拟输入GPIO_Init(GPIOA,&GPIO_InitStructure); /* 初始化GPIO *///USART2 初始化设置USART_InitStructure.USART_BaudRate = bound;//波特率设置USART_InitStructure.USART_WordLength = USART_WordLength_8b;//字长为8位数据格式USART_InitStructure.USART_StopBits = USART_StopBits_1;//一个停止位USART_InitStructure.USART_Parity = USART_Parity_No;//无奇偶校验位USART_InitStructure.USART_HardwareFlowControl = USART_HardwareFlowControl_None;//无硬件数据流控制USART_InitStructure.USART_Mode = USART_Mode_Rx | USART_Mode_Tx; //收发模式USART_Init(USART2, &USART_InitStructure); //初始化串口2USART_Cmd(USART2, ENABLE); //使能串口2 USART_ClearFlag(USART2, USART_FLAG_TC);USART_ITConfig(USART2, USART_IT_RXNE, ENABLE);//开启相关中断//Usart2 NVIC 配置NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannel = USART2_IRQn;//串口2中断通道NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority=2;//抢占优先级2NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelSubPriority =2; //子优先级2NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelCmd = ENABLE; //IRQ通道使能NVIC_Init(&NVIC_InitStructure); //根据指定的参数初始化VIC寄存器、
}/*******************************************************************************
* 函 数 名 : USART2_IRQHandler
* 函数功能 : USART2中断函数
* 输 入 : 无
* 输 出 : 无
*******************************************************************************/
void USART2_IRQHandler(void) //串口2中断服务程序
{u8 r;if(USART_GetITStatus(USART2, USART_IT_RXNE) != RESET) //接收中断{r =USART_ReceiveData(USART2);//(USART2->DR); //读取接收到的数据
// USART_SendData(USART1,r);while(USART_GetFlagStatus(USART1,USART_FLAG_TC) != SET);if(r=='1')//接收到1，点亮LED{open(10); //当接受到1时执行以下函数printf("开锁成功\r\n");} else if(r=='A'){USART_SendData(USART1,'A');}else if(r=='C'){USART_SendData(USART1,'C');}else{play_music(1);}USART2_RX_STA=0; } } 基于K210与STM32的人脸识别门禁 实现掉地仓储,人体雷达检测相关推荐
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