# RaspiFaceSystem
使用树莓派,OpenCV,Pyqt实现本地+网络的人脸识别
### 0.准备该项目
* 树莓派
1. 先安装好OpenCV,因为树莓派安装OpenCV过于麻烦,我直接找了有OpenCV的镜像
2. 安装树莓派的Pyqt
~~~
sudo apt install -y python3-pyqt5
~~~
~~~
sudo apt install -y python3-pyqt5.qsci python3-pyqt5.qtmultimedia python3-pyqt5.qtopengl python3-pyqt5.qtpositioning python3-pyqt5.qtquick python3-pyqt5.qtsensors python3-pyqt5.qtserialport python3-pyqt5.qtsql python3-pyqt5.qtsvg python3-pyqt5.qtwebchannel python3-pyqt5.qtwebkit python3-pyqt5.qtwebsockets python3-pyqt5.qtx11extras python3-pyqt5.qtxmlpatterns
~~~
* 电脑端,请提前安装好anaconda
1. 搭建虚拟环境
~~~
conda create -n xxx python=3.6
~~~
xxx是你的虚拟环境名字
2. 启用虚拟环境
~~~
activate your_env_name(虚拟环境名称)
~~~
3. 在虚拟环境内安装opencv和pyqt
~~~
pip install opencv-python
~~~
~~~
pip install opencv-contrib-python
~~~
~~~
pip install PyQt5 -i https://pypi.douban.com/simple
~~~
~~~
pip install PyQt5-tools -i https://pypi.douban.com/simple
~~~
如果安装不成功,请自行百度,我们只确保能安装上OpenCV和PyQT就行
* 去百度SDK注册你的账号,具体教程请自行百度,填写好你的 APPID AK SK还有用户组GROUP,然后将文件路径更改完毕 ,如果文件路径不对,项目运行会出错。
### 1. 拉取本项目.
~~~
git clone https://github.com/cheng-haha/RaspiFaceSystem.git
~~~
### 2.功能描述
* 本地识别是使用Opencv进行构建,还是传统的统计学习范畴。
* 网络识别是调用百度SDK,注册和识别功能已经集成到GUI的的按钮中
* 本项目一开始运行的时候判断是否有网络,有就优先网络识别,没有网刘使用本地识别进行兜底
### 3. 界面
* 主界面图
* 电脑端

* 树莓派端

* 注册系统

使用时一定记住,必须先注册到数据库当中,才能人脸录入,不然没法进行数据标注
* 人脸录入界面

当选择本地收集的时候是需要进行训练的,选择网络识别不需要,百度那边直接就训练好了
* 人脸识别界面
* 网络识别

惊人的百分百准确率,百度人脸识别确实可以
* 本地识别

本地识别置信度就低很多,这是因为统计学习算法的原因,当时本来想搞深度的,但树莓派的性能太低,估计深度跑起来会炸。但是如果识别不出来的话,直接就返回一个负的置信度

### 4. 文件功能
1. log文件是用来记录网络识别的登录记录,为什么不加入本地识别的登录记录?懒得写。
2. [haarcascade_frontalface_default.xml](https://github.com/cheng-haha/RaspiFaceSystem/blob/main/haarcascade_frontalface_default.xml) 是人脸检测器
3. testDIR.txt里面是记录的字符串化的字典,我在提取的时候eval了一下,登录名和密码还是字典对应关系好用。
4. trainer.yml是训练出的模型
5. youtemp.png是网络识别的图片,将这张图片上传到百度那边进行人脸匹配。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
【资源说明】 基于树莓派OpenCV和PyQT的人脸识别项目文档+源码+全部资料+优秀项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!OpenCV
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