这篇文章将为大家详细讲解有关raspberry pi代码如何实现人脸识别开锁应用，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
一、案例概述
1. 背景
帮朋友实现了一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。几个月来运行稳定，体验良好，借着此次宅家的时间，整理一下这个应用的实现过程。
总的来说需求描述简单，但由于约束比较多，在架构与选型上还是花了些心思。2. 部署效果由于该游戏还在线上服务中，此处就不放出具体操作的视频了。部署效果如下图所示：
玩家发现并进入空间后，在显示屏看到自己在当前场景出镜的实时画面。
玩家靠近观察时，捕获当前帧进行人脸识别，实时画面中出现水印字幕“认证中”
人脸认证失败时，实时画面水印字幕变更为“认证失败”，字幕维持2秒后消失，恢复初始状态。玩家继续寻找游戏线索，重新进行认证。
人脸认证成功时，实时画面水印字幕变更为“认证成功”，并弹开保险箱门。进入后续游戏环节。
二、产品要求
1. 需求说明
需求提出时比较明确，核心逻辑不复杂。
2. 约束说明
毕竟是生意，所以在商言商，对实用性和成本要求很高，关键是不要影响游戏过程，同时保证玩家体验。
低成本：需要低建设成本，低维护成本。
易维护：对维护人员技术水平要求低，出现软硬件故障时，任意店员可以快速恢复。
高可靠：识别准确率高，容错能力强，系统持续运行中故障率低。
有限空间：整套系统在去除显示屏、电磁锁、保险箱后，其它结构实施空间不能超过20cm*15cm*15cm 体积。
采光不足：实景空间小，有顶光无侧光，曝光时间较长。
通用供电：只提供5V、12V两种直流电接口。
并行处理：鉴权流程与反馈流程并行，鉴权过程中，反馈系统不能出现中断、阻塞等情况，使玩家有明显的中断、卡死体验。
弱网络环境：由于房间隔断多，网络共用，所以网速有限，有突发延迟情况。
3. 功能设计
可能的架构方案有多种（不同方案间的比较，在文末进行），下面展开说明一下最终上线的方案。
（1） 设定流程
流程与效果，请参考前文“玩家体验” 部分内容。
（2）可配置内容
a. 腾讯云密钥对
修改配置文件，用于适配腾讯云账号切换功能（测试账号/正式账号）。
b. 人员库ID
修改配置文件，用于指定不同人员库（测试库/正式库）。
c. 水印提示
更换对应图片，实现更换水印。使用图片管理，而不是文字配置的原因，是由于图片配置模式无需字库支持，无需配置显示大小，易于图案嵌入。由于所见即所得，对维护人员要求低。
d. 关机选项
可配置任务完成后，是否自动关机。用于游戏环境复位准备，减少复位工作量。
（3） 运营与维护
a. 系统运营管理
场景启动时，统一上电。认证通过后，自动关机，完成复位。
b. 故障处理
软硬件故障：无法开机、可开机无显示、可开机显示系统异常，可开机未知异常等等，更换树莓派或其它硬件。网络故障：正常运行，无法认证，可查网络+查云日志，解决网络问题；云产品异常：运行4个月，未发生过，可以忽略，如发生则联系云售后；
（4） 成本分析
硬件成本：500～600元。
备件成本：按1:1备件，500～600元。
运行成本：云端0元，使用免费额度；电费网费，忽略不计。
二、技术实现
1. 系统架构
（1）硬件组成
树莓派：终端主控摄像头：视频输入传感器：超声波测距显示屏：视频输出继电器：控制电磁锁电磁锁：控制保险箱门
（2）关键特性
图片识别：使用图片识别，而非视频流，减少对网络带宽要求。识别要求低：欠曝光照片也有高识别率。触发识别：玩家在场景内活动时间长，触发模式避免了高频认证、误开锁情况，同时降低认证成本。测距选型：超声波传感器技术成熟，成本低（3元）；激光传感器成本高（30元）多进程：视频处理与监测鉴权由两个进程实现，避免了阻塞等情况，同时使用进程间通信，实现可靠交互。
2. 系统搭建
（1） 腾讯云配置
a. 注册账号
按文档指引，获取API密钥
b. 配置人脸识别
访问官网控制台，通过“新建人员库->创建人员->上传照片”，建立认证基础。其中所使用的“人员库ID”是关键信息，用于后续API调用识别时，指定认证动作匹配的人员库。注：由于此案例只识别一个人员，无需对人员ID进行匹配，故不用指定人员ID。
（2）树莓派配置
a. 安装系统访问 http://www.raspberrypi.org 获取镜像，并进行安装。注意必须安装桌面版，否则需要单独管理HDMI输出。
b. 配置网络进入命令行，执行 "raspi-config"，选择"Network Options"，配置WiFi接入点。为了固定IP，编辑 /etc/dhcpcd.conf 文件，添加配置信息。
# 具体内容请参考你的本地网络规划
interface wlan0
static ip_address=192.168.0.xx/24
static routers=192.168.0.1
static domain_name_servers=192.168.0.1 192.168.0.2
c. 安装腾讯云SDK
参考指引文档，安装调用腾讯云API的依赖库。
sudo apt-get install python-pip -y
pip install tencentcloud-sdk-python
d. 安装图像处理库系统默认安装python2.7，但没有 opencv 库，需要安装。（下载包体积较大，默认源为国外站，比较慢。树莓派改国内源方法，请自行百度，并挑选离自己近的源站）
sudo apt-get install libopencv-dev -y
sudo apt-get install python-opencv -y
e. 部署代码
访问github获取源码，将src文件夹内容，复制到 /home/pi/faceid 下。更改 /home/pi/faceid/config.json 中的配置信息，必须改为你的 云API密钥(sid/skey)、人员库ID(facegroupid)，其它配置按需调整。
f. 配置自启动需要配置图形界面自启动，保证视频输出由HDMI接口输出至显示屏，编辑 /home/pi/.config/autostart/faceid.desktop 写入如下内容
Type=Application
Exec=python /home/pi/faceid/main.py
（3）硬件接线
树莓派GPIO图示：
b. 超声波传感器
TrigPin：BCM-24 / GPIO24
EchoPin：BCM-23 / GPIO23
VCC ：接5V
GND ：接GND
c. 继电器4引脚侧 接 树莓派GPIO引脚
VCC ：接5V
GND/RGND ：接GND
CH1 : BCM-12 / GPIO12
3端口侧 接 电磁锁
初始状态为电磁锁接常闭端。
继电器原理请参考 3.3.4 硬件相关 部分。
（3） 测试运行
完成上述工作后，接电启动系统，本地反馈查看显示屏，云端识别结果可查看系统日志。
3. 代码逻辑与涉及技术
（1） 流程伪代码
# 监测鉴权进程-主进程
获取应用配置（API ID/Key 等）
初始化GPIO引脚（准备控制 传感器、继电器）
启动视频管理进程（辅进程）
循环开始：
if not 测距达到触发标准:
continue
与辅进程通信（捕获当前帧，并存入指定路径，并添加“认证中”水印）
调用云API，使用该帧图片人脸识别
if 识别成功:
与辅进程通信（变更水印为“认证成功”）
等待5秒
关机 或 继续运行（由config.json中 su2halt 字段指定）
else：
与辅进程通信（变更水印为“认证失败”）
等待2秒
与辅进程通信（清除水印）
# 视频管理进程-辅进程
初始化摄像头
循环开始：
取帧
取进程间共享队列
按消息进行不同操作（帧图像保存/加不同水印/不处理）
输出帧
（2）视频与识别
a. 实时视频如上文伪代码所示，通过逐帧处理，并连续输出，显示实时视频。
b. 触发识别
测距传感器确认物体靠近，且0.3秒内距离变化小于2cm，确认为待认证状态。再延时0.3秒，进行图像帧捕获。再次延时的原因是物体停止时，会有扭转、微调等动作，若直接取帧，会由于采光不足（上文提到的约束）出现模糊情况，所以再次延时，确保捕获稳定图像。
c. 人脸识别
请参考文档介绍。
（3） 图像水印
a. 水印原理
opencv中，提供了多种图像处理函数，如：图文处理（图加字）、图图处理（图间加/减/乘/除/位运算）等等。通过不同的处理方式，可以实现 底图加字、底图加图、掩膜处理等等多种效果。本案例中使用的是基于位运算的掩膜处理方式。
b. 水印图片
为了便于维护和更新，本案例中使用图片做为水印来源，避免字库约束，也增大了灵活性，易于在水印中增加图形，并以分辨率直接定义水印大小，所见即所得。默认水印图片为白底黑字。
c. 水印处理逻辑
为突出水印的浮动效果，将水印图片中的黑色区域透明化后，叠加到原始图片中。由于字体透明效果，水印字体颜色随基础视频变化，效果比较明显。源码说明
# img1为当前视频帧（底图），img2为已读取水印图
def addpic(img1,img2):
# 关注区域ROI-取底图中将被水印图编辑的图像
rows, cols = img2.shape[:2]
roi = img1[:rows, :cols]
# 图片灰化-避免水印图非纯黑纯白情况
img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 生成掩膜-过滤浅色，位运算取非
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 220, 255, 3) #cv2.THRESH_BINARY
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
# 生成水印区图像-底图裁出字体部分，生成水印区最终图像，替换原图水印区
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
dst = cv2.add(img1_bg, img2)
img1[:rows, :cols] = dst
return img1
（4）硬件相关
a. 超声波测距
超声波传感器（4引脚：VCC、Trig、Echo、GND）,Trig端输出一个大于10μs的高电平，激活发出超声波，并在收到反射波后，Echo端会输出一个持续高电平，持续时间就是“发波至收波”的时间。即：测距结果(米)=Echo端高电平时长*340米/2
b. 继电器
使用的5V继电器模块有双侧接线，一侧为供电与信号（4引脚，兼容3.3V信号），一侧为通路开闭管理（3端口）。继电器在“通路管理侧”实现了一个“单刀双开关”的模式，通过“供电与信号”侧“CH1引脚”的高低电平，控制单刀的方向。在安装过程中，电磁锁供电默认接继电器常闭端，对继电器给出信号后，继电器切换到常开端，则电磁锁断电开锁.
c. GPIO
GPIO（General-purpose input/output 通用输入输出），以引脚方式提供硬件间的联系能力。树莓派 3B+，有40个GPIO引脚（请参考 3.2.3 硬件接线 中的参考图示），树莓派官方操作系统 Raspbian 下，可以使用系统默认安装的 python 中 RPi.GPIO 库，进行操作。
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