基于人脸识别的智能门锁系统

本文将详细介绍一个具有记忆功能的人脸识别门锁系统。该系统基于摄像头、主板和物理门锁，能够自动识别已录入的人脸特征并实现自动开门功能。我们将分析系统的各个部分，并提供相应的代码。

系统架构

摄像头：用于捕捉门前人脸图像；
主板：处理摄像头捕捉到的图像，执行人脸识别和比对任务；
物理门锁：与主板连接，实现自动开门功能；
记忆功能：存储已录入的人脸特征。

1. 准备工作

在开始之前，确保已经安装了以下库：

OpenCV：图像处理库
face_recognition：人脸识别库
RPi.GPIO：树莓派GPIO库

可以使用以下命令安装所需库：

pip install opencv-python
pip install face_recognition
pip install RPi.GPIO

2. 人脸录入

首先，我们需要创建一个人脸数据库，用于存储人脸特征。

import os
import face_recognition

face_database = {}

def add_face(name, image_path):
    if name in face_database:
        print(f"{name} 已存在于数据库中。")
        return

    image = face_recognition.load_image_file(image_path)
    face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
    face_database[name] = face_encoding
    print(f"{name} 已成功录入人脸数据库。")

3. 人脸识别和比对

接下来，我们需要实现人脸识别和比对功能。当摄像头捕捉到人脸图像时，系统会自动进行识别和比对。

import cv2

def recognize_faces(frame):
    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    face_locations = face_recognition.face_locations(frame_rgb)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame_rgb, face_locations)

    for face_encoding in face_encodings:
        matches = face_recognition.compare_faces(list(face_database.values()), face_encoding)
        name = "未知"

        if True in matches:
            match_index = matches.index(True)
            name = list(face_database.keys())[match_index]

        return name

4. 控制物理门锁

当识别到已录入的人脸特征时，系统将控制物理门锁自动开门。

import RPi.GPIO as GPIO
import time

LOCK_PIN = 18

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(LOCK_PIN, GPIO.OUT)

def unlock_door():
    GPIO.output(LOCK_PIN, GPIO.HIGH)
    time.sleep(5)
    GPIO.output(LOCK_PIN, GPIO

5. 主程序

现在，我们将以上功能组合到主程序中，实现人脸识别门锁系统。

def main():
    # 录入人脸特征
    add_face("张三", "zhangsan.jpg")
    add_face("李四", "lisi.jpg")

    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        name = recognize_faces(frame)

        # 如果识别到已录入的人脸，自动开门
        if name != "未知":
            print(f"欢迎 {name}!")
            unlock_door()

        # 显示摄像头画面
        cv2.imshow('Video', frame)

        # 按下 'q' 键退出
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    # 释放摄像头资源
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    GPIO.cleanup()

if __name__ == "__main__":
    main()

至此，我们已经完成了具有记忆功能的人脸识别门锁系统的实现。在实际应用中，可以根据需要调整摄像头分辨率、识别阈值等参数，提高系统的性能和稳定性。