【雕爷学编程】MicroPython手册之 OpenMV Cam 人脸识别门锁

MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python 3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。

MicroPython主要特点包括:
1、语法和功能与标准Python兼容,易学易用。支持Python大多数核心语法。
2、对硬件直接访问和控制,像Arduino一样控制GPIO、I2C、SPI等。
3、强大的模块系统,提供文件系统、网络、图形界面等功能。
4、支持交叉编译生成高效的原生代码,速度比解释器快10-100倍。
5、代码量少,内存占用小,适合运行在MCU和内存小的开发板上。
6、开源许可,免费使用。Shell交互环境为开发测试提供便利。
7、内置I/O驱动支持大量微控制器平台，如ESP8266、ESP32、STM32、micro:bit、掌控板和PyBoard等。有活跃的社区。

MicroPython的应用场景包括:
1、为嵌入式产品快速构建原型和用户交互。
2、制作一些小型的可 programmable 硬件项目。
3、作为教育工具,帮助初学者学习Python和物联网编程。
4、构建智能设备固件,实现高级控制和云连接。
5、各种微控制器应用如物联网、嵌入式智能、机器人等。

使用MicroPython需要注意:
1、内存和Flash空间有限。
2、解释执行效率不如C语言。
3、部分库函数与标准版有差异。
4、针对平台优化语法,订正与标准Python的差异。
5、合理使用内存资源,避免频繁分配大内存块。
6、利用原生代码提升速度关键部位的性能。
7、适当使用抽象来封装底层硬件操作。

总体来说,MicroPython让Python进入了微控制器领域，是一项重要的创新，既降低了编程门槛，又提供了良好的硬件控制能力。非常适合各类物联网和智能硬件的开发。

OpenMV Cam 是一款小型、低功耗的微控制器板，可以让你在现实世界中使用机器视觉轻松实现应用程序。你可以使用高级 Python 脚本（由 MicroPython 操作系统提供）而不是 C/C++ 对 OpenMV Cam 进行编程。OpenMV Cam 的技术参数包括以下几个方面：

1、处理器：OpenMV Cam H7 Plus 使用 STM32H743II ARM Cortex M7 处理器，运行频率为 480 MHz，具有 32MB SDRAM + 1MB SRAM 和 32 MB 外部闪存 + 2 MB 内部闪存。OpenMV Cam M4 V2 使用 STM32F427VG ARM Cortex M4 处理器，运行频率为 180 MHz，具有 256KB RAM 和 1 MB 闪存。
2、图像传感器：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都使用 OV7725 图像传感器，能够在分辨率高于 320x240 时以 75 FPS 拍摄 320x240 8 位灰度图像或 320x240 16 位 RGB565 图像，在分辨率低于 320x240 时能够以 150 FPS 拍摄。
3、I/O 接口：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都具有以下 I/O 接口：
（1）全速 USB (12Mbs) 接口，连接到电脑。当插入 OpenMV Cam 后，你的电脑会出现一个虚拟 COM 端口和一个“U盘”。
（2）μSD 卡槽能够进行 100Mbs 读/写，使你的 OpenMV Cam 能够录制视频，并把机器视觉的素材从 μSD 卡提取出来。
（3）SPI 总线的运行速度高达 54Mbs，使你可以简单地把图像流数据传给 LCD 扩展板、WiFi 扩展板，或者其他控制器。
（4）I2C 总线（高达 1Mb/s）、CAN 总线（高达 1Mb/s）和异步串行总线（TX/RX，高达 7.5Mb/s），用于与其他控制器或传感器连接。
（5）一个 12 位 ADC 和一个 12 位 DAC。
（6）所有 I/O 引脚上都有中断和 PWM（板上有 9 或者10个 I/O 引脚）。
4、LED：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都配备了一个 RGB LED（三色）和两个高亮的 850nm IR LED（红外）。
5、镜头：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都配备了标准 M12 镜头接口和一个默认的 2.8 毫米镜头。如果你想在 OpenMV Cam 上使用更专业的镜头，你可以轻松购买并自行安装。

MicroPython是一种在嵌入式系统上运行的Python编程语言版本，而OpenMV Cam是一款基于MicroPython的开源机器视觉平台。OpenMV Cam提供了人脸识别门锁的功能，可以帮助开发者在嵌入式系统中实现基于人脸识别的门禁控制系统。

主要特点：

高效的人脸识别算法：OpenMV Cam提供了高效的人脸识别算法，可以快速准确地识别和匹配人脸。它具备快速的图像处理和特征提取能力，保证了人脸识别的高效性。

灵活的门禁控制接口：OpenMV Cam可以与门禁控制设备进行连接，实现对门锁的控制。开发者可以根据需求，通过编写代码实现与门禁设备的通信和控制，从而实现人脸识别门锁的功能。

可扩展性和定制性：OpenMV Cam支持扩展模块和传感器的连接，可以根据具体需求进行扩展和定制。例如，可以连接额外的红外传感器或指纹传感器，增加多重身份认证的功能。

应用场景：

企事业单位门禁系统：OpenMV Cam的人脸识别门锁功能可以应用于企事业单位的门禁系统中。通过人脸识别，可以实现快速、准确的身份识别和门禁控制，提高门禁系统的安全性和便捷性。

公共场所门禁系统：在公共场所，如图书馆、学校、医院等，OpenMV Cam的人脸识别门锁可以用于实现门禁控制。通过人脸识别，可以确保只有授权人员进入特定区域，加强场所的安全管理。

家庭智能门锁：OpenMV Cam的人脸识别门锁功能还可以应用于家庭智能门锁系统。家庭成员可以通过人脸识别进行快速开锁，无需携带钥匙或记忆密码，提高家庭门锁的便捷性和安全性。

需要注意的事项：

数据安全和隐私保护：在使用人脸识别门锁时，需要注意数据安全和隐私保护。合理设置数据存储和传输的安全机制，确保人脸数据的保密性和完整性。

环境适应性：OpenMV Cam的人脸识别可能受到环境因素的影响。例如，光照变化、角度变化等因素可能影响识别的准确性。在安装和调试时需要根据具体环境进行算法调整和参数优化。

多样性和容错性：人脸识别门锁应具备对多样性人脸的识别能力，并具备一定的容错性。例如，能够适应不同年龄、肤色、表情等多种情况，以提高识别的准确率和稳定性。

综上所述，MicroPython的OpenMV Cam提供了人脸识别门锁的功能，具备高效的人脸识别算法、灵活的门禁控制接口和可扩展性。它可以应用于企事业单位门禁系统、公共场所门禁系统和家庭智能门锁等场景。在使用时需要注意数据安全和隐私保护、环境适应性以及多样性和容错性。

案例一：使用OpenMV Cam进行人脸识别，实现门锁的自动开关

import sensor, image, timesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)clock = time.clock()
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()face_id = Nonewhile True:clock.tick()img = sensor.snapshot()if img is not None:# 将图像转换为灰度图并进行人脸检测gray = cv2.cvtColor(img.to_grayscale(), cv2.COLOR_RGB2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)for (x,y,w,h) in faces:# 在图像中绘制人脸矩形框cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)# 提取人脸区域并进行人脸识别face_roi = img[y:y+h, x:x+w]bgr1 = cv2.cvtColor(face_roi, cv2.COLOR_BGR2RGB)face_id = recognizer.predict(bgr1)# 如果识别到的人脸与预设的人脸匹配，则打开门锁if face_id == "your_preset_face_id":# 在这里添加控制门锁的代码passlcd.display(img)

要点解读：这个程序首先初始化摄像头，并设置图像格式、尺寸、增益和白平衡。然后，在主循环中，不断捕获图像并检测人脸。如果检测到人脸，就提取人脸区域并进行人脸识别。如果识别到的人脸与预设的人脸匹配，就打开门锁。最后，将处理后的图像显示在LCD上。需要注意的是，这个程序需要安装OpenCV库，并且需要一个预先训练好的人脸分类器（如haarcascade_frontalface_default.xml）。

案例二：使用OpenMV Cam进行人脸识别，实现门锁的远程控制

import sensor, image, time, pybsensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)clock = time.clock()
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()face_id = Nonewhile True:clock.tick()img = sensor.snapshot()if img is not None:# 将图像转换为灰度图并进行人脸检测gray = cv2.cvtColor(img.to_grayscale(), cv2.COLOR_RGB2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)for (x,y,w,h) in faces:# 在图像中绘制人脸矩形框cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)# 提取人脸区域并进行人脸识别face_roi = img[y:y+h, x:x+w]bgr1 = cv2.cvtColor(face_roi, cv2.COLOR_BGR2RGB)face_id = recognizer.predict(bgr1)# 如果识别到的人脸与预设的人脸匹配，则发送开门指令if face_id == "your_preset_face_id":pyb.sendstring("open")lcd.display(img)

要点解读：这个程序与第一个案例类似，但在处理图像时，增加了一个远程控制门锁的功能。当识别到预设的人脸时，程序会通过串口发送开门指令。需要注意的是，这个程序需要连接一个串口模块（如UART），并且需要一个支持TCP/IP协议的网络模块（如ESP8266）来接收开门指令。

案例三：使用OpenMV Cam进行人脸识别，实现门锁的安全性检测

import sensor, image, time, pybsensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)clock = time.clock()
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()face_id = Nonewhile True:clock.tick()img = sensor.snapshot()if img is not None:# 将图像转换为灰度图并进行人脸检测gray = cv2.cvtColor(img.to_grayscale(), cv2.COLOR_RGB2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)for (x,y,w,h) in faces:# 在图像中绘制人脸矩形框cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)# 提取人脸区域并进行人脸识别face_roi = img[y:y+h, x:x+w]bgr1 = cv2.cvtColor(face_roi, cv2.COLOR_BGR2RGB)face_id = recognizer.predict(bgr1)# 如果识别到的人脸与预设的人脸不匹配，则发送报警信息if face_id != "your_preset_face_id":pyb.sendstring("alarm")lcd.display(img)

要点解读：这个程序与前两个案例类似，但在处理图像时，增加了一个安全性检测的功能。当识别到的人脸与预设的人脸不匹配时，程序会通过串口发送报警信息。需要注意的是，这个程序需要连接一个串口模块（如UART），并且需要一个支持TCP/IP协议的网络模块（如ESP8266）来接收报警信息。

案例四：人脸检测

from openmv import*
cam = Camera()while True:img = cam.snapshot()faces = img.find_features('face')for face in faces:img.draw_rectangle(face.rect())print(len(faces))img.save('image.jpg')

要点:利用Camera类获取图像,find_features方法检测人脸,绘制矩形框出来。

案例五：人脸识别

from openmv import*
cam = Camera() known_face = Image('face1.jpg')
while True:img = cam.snapshot()face = img.find_face()if face:print(face.comparison(known_face))

要点:加载已知人脸图像模板,利用find_face和comparison方法进行识别比对。

案例六：整合门锁

from machine import Pin
lock = Pin('P2',Pin.OUT)#人脸识别代码recognization() if face == known_face:lock.value(0) #打开门锁else:  lock.value(1) #关闭门锁

要点:整合人脸识别与GPIO控制输出,实现门锁打开和关闭。这几个案例实现了微Python下OpenMV Cam的人脸检测、识别以及应用到门锁控制的基本流程。

案例七：人脸检测和识别：

import sensor
import image
import time
import lcd
import KPU as kpulcd.init()sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)# 加载人脸检测的模型
task = kpu.load(0x200000)while True:img = sensor.snapshot()# 运行人脸检测模型faces = kpu.run(task, img)if faces:for face in faces:# 绘制人脸框img.draw_rectangle(face.rect())# 进行人脸识别face_img = img.crop(face.x(), face.y(), face.w(), face.h())# 在这里添加人脸识别的代码逻辑lcd.display(img)time.sleep(100)

要点解读：
使用sensor模块设置OpenMV Cam的配置，如图像格式、帧大小等。
使用lcd模块初始化LCD屏幕。
加载人脸检测的模型，这里使用的是KPU（Kendryte Processing Unit）模块提供的人脸检测模型。
在循环中，获取图像快照。
运行人脸检测模型，获取检测到的人脸列表。
遍历人脸列表，绘制人脸框。
根据人脸框的位置信息，将人脸区域裁剪出来。
在识别人脸的代码逻辑中，可以使用人脸图像进行人脸识别，比对数据库中的人脸特征进行身份验证或门锁控制。

案例八：人脸特征提取和匹配：

import sensor
import image
import time
import lcd
import KPU as kpulcd.init()sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)# 加载人脸特征提取的模型
task = kpu.load(0x300000)while True:img = sensor.snapshot()# 运行人脸检测模型faces = kpu.run(task, img)if faces:for face in faces:# 绘制人脸框img.draw_rectangle(face.rect())# 进行人脸特征提取face_img = img.crop(face.x(), face.y(), face.w(), face.h())# 在这里添加人脸特征提取的代码逻辑lcd.display(img)time.sleep(100)

要点解读：
使用sensor模块设置OpenMV Cam的配置，如图像格式、帧大小等。
使用lcd模块初始化LCD屏幕。
加载人脸特征提取的模型，这里使用的是KPU模块提供的人脸特征提取模型。
在循环中，获取图像快照。
运行人脸检测模型，获取检测到的人脸列表。
遍历人脸列表，绘制人脸框。
根据人脸框的位置信息，将人脸区域裁剪出来。
在特征提取的代码逻辑中，可以使用人脸图像进行人脸特征提取，得到人脸的特征向量。
可以将特征向量与数据库中保存的人脸特征进行匹配，进行身份验证或门锁控制。

案例九：人脸识别门锁控制：

import sensor
import image
import time
import lcd
import KPU as kpu
from machine import Pinlcd.init()sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)# 加载人脸识别的模型
task = kpu.load(0x400000)# 设置门锁控制引脚
lock_pin = Pin("P7", Pin.OUT)while True:img = sensor.snapshot()# 运行人脸检测模型faces = kpu.run(task, img)if faces:for face in faces:# 绘制人脸框img.draw_rectangle(face.rect())# 进行人脸识别face_img = img.crop(face.x(), face.y(), face.w(), face.h())# 在这里添加人脸识别的代码逻辑# 如果识别成功，控制门锁打开lock_pin.value(1)time.sleep(2)lock_pin.value(0)lcd.display(img)time.sleep(100)

要点解读：
使用sensor模块设置OpenMV Cam的配置，如图像格式、帧大小等。
使用lcd模块初始化LCD屏幕。
加载人脸识别的模型，这里使用的是KPU模块提供的人脸识别模型。
在循环中，获取图像快照。
运行人脸检测模型，获取检测到的人脸列表。
遍历人脸列表，绘制人脸框。
根据人脸框的位置信息，将人脸区域裁剪出来。
在人脸识别的代码逻辑中，可以使用人脸图像进行人脸识别，比对数据库中的人脸特征进行身份验证。
如果识别成功，通过控制门锁控制引脚将门锁打开，然后延时一段时间，再将门锁关闭。
这些示例代码提供了在OpenMV Cam上实现人脸识别门锁的基本框架。通过使用不同的人脸检测、特征提取和识别算法，以及门锁控制的逻辑，可以根据具体的需求对这些代码进行修改和扩展，实现更完整和可靠的人脸识别门锁系统。

请注意，以上案例只是为了拓展思路，可能存在错误或不适用的情况。不同的硬件平台、使用场景和MicroPython版本可能会导致不同的使用方法。在实际编程中，您需要根据您的硬件配置和具体需求进行调整，并进行多次实际测试。需要正确连接硬件并了解所使用的传感器和设备的规范和特性非常重要。对于涉及到硬件操作的代码，请确保在使用之前充分了解和确认所使用的引脚和电平等参数的正确性和安全性。