我们继续用 Python 编写人脸识别程序，在本节中，我们现在将进入代码部分。你可以先阅读第 1 部分

首先，让我们编写添加新用户的代码。

在这里，我们从相机中拍摄了 30 张照片，并保存在我们的文件夹中。我们将使用这些图像来训练我们的模型。我们正在创建一个小数据集。

＃ gerekli kütüphaneleri import ediyoruz

import cv2

import numpy as np

import os

import sys

path ＝ os．path．dirname（os．path．abspath（＿＿file＿＿））

detector＝cv2．CascadeClassifier（path＋r＇／home／pi／Desktop／y2tube／haarcascade＿frontalface＿default．xml＇） ＃cascade classifierı kaydettiğimiz

＃dosya yolunu ekliyoruz

＃Kameradan fotoğraf çekeceğiz， kamera için ayarlama yapıyoruz

camera ＝ cv2．VideoCapture（0）

camera．set（3，640）

camera．set（4，480）

minW ＝ 0．1＊camera．get（3）

minH ＝ 0．1＊camera．get（4）

faceCascade ＝ cv2．CascadeClassifier（＂／home／pi／Desktop／y2tube／haarcascade＿frontalface＿default．xml＂）

＃İnput olarak ad／soyad sorulacak，kullanıcı adı kayıtlıysa yeni klasör oluşturmaz，

＃kayıtlı değilse kullanıcı adının yazdığı bir klasör oluşturur．

name ＝ input（＂AD／SOYAD？ ＂）

dirName ＝ ＂／home／pi／Desktop／y2tube／dataset＂ ＋ name

print（dirName）

if not os．path．exists（dirName）：

  os．makedirs（dirName）

  print（＂Klasör oluştruldu＂）

else：

  print（＂İsim önceden kullanılmış＂）

  sys．exit（）

count ＝ 1

while True：

  if count ＞ 30： ＃30 adet fotoğrafı çekip oluşturulan klasöre kaydedecek

      break
       

  ret， im ＝camera．read（）

  gray＝cv2．cvtColor（im，cv2．COLOR＿BGR2GRAY）

  faces ＝ faceCascade．detectMultiScale（gray， scaleFactor ＝ 1．5， minNeighbors ＝ 5）

  for （x， y， w， h） in faces：

      roiGray ＝ gray［y：y＋h， x：x＋w］

      fileName ＝ dirName ＋ ＂／＂ ＋ name ＋ str（count） ＋ ＂．jpg＂

      cv2．imwrite（fileName， roiGray） ＃cv2．imwrite（） ile görüntüyü klasöre kaydediyoruz

      cv2．imshow（＂face＂， roiGray） ＃cv2．imshow（） ile görüntü pencereye eklenir，pencere görüntü boyutuna göre ayarlanır

      cv2．rectangle（im， （x， y）， （x＋w， y＋h）， （0， 255， 0）， 2） ＃görüntüye yeşil çerçeve ekliyoruz
     

      count ＋＝ 1

  cv2．imshow（＇im＇， im）

  key ＝ cv2．waitKey（10） ＃10 sn bekle

  if key ＝＝ 27： ＃ESC ye basıldığında kapat

      break

cv2．destroyAllWindows（）

让我们训练模型。

＃kütüphaneleri import edelim

import os

import numpy as np

from PIL import Image

import cv2

import pickle

faceCascade ＝ cv2．CascadeClassifier（＂／home／pi／Desktop／y2tube／haarcascade＿frontalface＿default．xml＂）

＃ OpenCV paketinde bulunan LBPH （YEREL İKİLİ PATTERNS HISTOGRAMS） yüz tanıyıcı kullanıyoruz．

recognizer ＝ cv2．face．LBPHFaceRecognizer＿create（）

＃ Geçerli çalışma dizininin yolunu alınır ve images dizinine gidilir．

baseDir ＝ os．path．dirname（os．path．abspath（＿＿file＿＿））

imageDir ＝ os．path．join（baseDir， ＂datasetyagmurkahya＂）

currentId ＝ 1

label＿ids＝｛｝

y＿labels＝［］

x＿train＝［］

＃Her görüntü için dizine gider ve görüntüleri arar．

＃Görüntü mevcutsa， NumPy dizisine dönüştürüyoruz

for root， dirs， files in os．walk（imageDir）：

  print（root， dirs， files）

  for file in files：

      print（file）

      if file．endswith（＂png＂） or file．endswith（＂jpg＂）：

          path ＝ os．path．join（root， file）

          label ＝ os．path．basename（root）

          print（label）

          if not label in label＿ids：

              label＿ids［label］ ＝ currentId

              print（label＿ids）

              currentId ＋＝ 1

＃Doğru görüntülere sahip olduğumuzdan emin olmak için yüz algılamayı tekrar gerçekleştiriyoruz．

＃Ve sonra kıyaslama verilerini hazırlıyoruz

          id＿ ＝ label＿ids［label］

          pilImage ＝ Image．open（path）．convert（＂L＂）

          imageArray ＝ np．array（pilImage， ＂uint8＂）

          faces ＝ faceCascade．detectMultiScale（imageArray， scaleFactor＝1．1， minNeighbors＝5）

         for （x， y， w， h） in faces：

             roi ＝ imageArray［y：y＋h， x：x＋w］

              x＿train．append（roi）

              y＿labels．append（id＿）

＃ Dizin adlarını ve etiket kimliklerini içeren sözlüğü saklıyoruz．

with open（＂labels＂， ＂wb＂） as f：

  pickle．dump（label＿ids， f）

  f．close（）

＃ Verileri eğiterek ve dosyayı kaydediyoruz．

recognizer．train（x＿train，np．array（y＿labels））

recognizer．save（＂／home／pi／Desktop／y2tube／trainner．yml＂）

print（label＿ids）

现在我们将编写我们的解锁代码。

如果这个人是已知的，门将被解锁，如果不是，它不会被解锁。

import cv2，os

import numpy as np

import pickle

import RPi．GPIO as GPIO

import time

from PIL import Image

from face＿lock import unlock，lock

import smtpmail as m ＃smtp ile mail göndermek için yazdığımız kodu import ediyoruz

id ＝ 0

names ＝ ［＇None＇， ＇yagmurkahya＇］

with open（＇labels＇， ＇rb＇） as f：

dicti ＝ pickle．load（f）

f．close（）

camera ＝ cv2．VideoCapture（0）

camera．set（3，640）

camera．set（4，480）

minW ＝ 0．1＊camera．get（3）

minH ＝ 0．1＊camera．get（4）

path ＝ os．path．dirname（os．path．abspath（＿＿file＿＿））

faceCascade ＝ cv2．CascadeClassifier（＂／home／pi／Desktop／y2tube／haarcascade＿frontalface＿default．xml＂）

recognizer ＝ cv2．face．LBPHFaceRecognizer＿create（）

recognizer．read（＂／home／pi／Desktop／y2tube／trainner．yml＂）

font ＝ cv2．FONT＿HERSHEY＿SIMPLEX

prevTime ＝ 0

doorUnlock ＝ False

while True：

  ret， im ＝camera．read（）

  gray＝cv2．cvtColor（im，cv2．COLOR＿BGR2GRAY）

  faces ＝ faceCascade．detectMultiScale（gray， scaleFactor＝1．2， minNeighbors＝5， minSize＝（100， 100），flags＝cv2．CASCADE＿SCALE＿IMAGE）

  for （x， y， w， h） in faces：

      cv2．rectangle（im， （x， y）， （x ＋ w， y ＋ h）， （0， 255， 0）， 2）

      id， confidence ＝ recognizer．predict（gray［y：y ＋ h， x：x ＋ w］）

   ＃ güven için 100＇den küçük olup olmadığını kontrol et， 0 mükemmel eşleşme

      if （confidence ＜ 100）：
           

          id ＝ names［id］

          confidence ＝ ＂  ｛0｝％＂．format（round（100 － confidence））
         

        ＃ Ekrana kilidin açıldığı bilgisi verilir，kilit açılır 10 sn sonra tekrar kilitlenir

          print（＂Opening Lock＂）

          unlock（26）

          time．sleep（10）

          lock（26）

          GPIO．cleanup（26）
         

     else：
           

＃bilinmeyen kullanıcı ise kilit açılmaz ve mail gönderilir

          id ＝ ＂unknown＂

          confidence ＝ ＂  ｛0｝％＂．format（round（100 － confidence））

          lock（26）

          m．mails（）

      cv2．putText（im， str（id）， （x ＋ 5， y － 5）， font， 1， （255， 255， 255）， 2）

      cv2．putText（im， str（confidence）， （x ＋ 5， y ＋ h － 5）， font， 1， （255， 255， 0）， 1）

  cv2．imshow（＇camera＇， im）

  k ＝ cv2．waitKey（10） ＆ 0xff  ＃ Videodan çıkmak için ＇ESC＇ tuşuna basın
   if k ＝＝ 27：

      break

＃ Do a bit of cleanup

print（＂ ［INFO］ Exiting Program and cleanup stuff＂）

camera．release（）

cv2．destroyAllWindows（）

GPIO 引脚 电磁锁开关

import RPi．GPIO as GPIO

import time

def unlock（pin＝26）： ＃kilitleme fonksiyonu

  GPIO．setmode（GPIO．BCM）

  GPIO．setup（pin，GPIO．OUT）

  GPIO．output（pin，True）

def lock（pin＝26）： ＃kilit açma fonksiyonu

  ＇＇＇

  Solenoid kilitli pininize taktığınız pin varsayılan olarak 26＇dır．

  ＇＇＇

  GPIO．setmode（GPIO．BCM）

  GPIO．setup（pin，GPIO．OUT）

  ＃GPIO．output（pin，False）

if ＿＿name＿＿ ＝＝ ＇＿＿main＿＿＇：

  unlock（）

  time．sleep（10）

  lock（）

  GPIO．cleanup（26）

发送 SMTP 邮件

import smtplib

import datetime

from email．mime．multipart import MIMEMultipart

from email．mime．image import MIMEImage

from email．mime．text import MIMEText

import os

import cv2

import takepic as t

now ＝ datetime．datetime．now（）

t．takepic（）

def mails（）：

 content＝＂RAPOR＂

 msg＝MIMEMultipart（）

 k＝＂someone tried to enter the house on time ＂＋str（now．strftime（＂％Y－％m－％d ％H：％M：％S＂））

 text ＝ MIMEText（k）

 msg．attach（text）

 img＿data ＝ open（＂／home／pi／Desktop／y2tube／dataset1／NewPicture．jpg＂， ＇rb＇）．read（）

 image ＝ MIMEImage（img＿data， name＝os．path．basename（＂／home／pi／Desktop／y2tube／dataset1／NewPicture．jpg＂））

 msg．attach（image）

 mail＝smtplib．SMTP（＂smtp．gmail．com＂，587）

 mail．ehlo（）

 mail．starttls（）

 mail．login（＂－－－－－＠gmail．com mail adresiniz＂，＂＊＊＊＊＊＊＊ sifreniz＂）

 mail．sendmail（＂－－－－－－＠gmail．com＂，＂－－－－－－－－＂，msg．as＿string（））

 mails（）

发送 SMTP 邮件时的拍照功能

import cv2

def takepic（）：

  videoCaptureObject ＝ cv2．VideoCapture（0）

  result ＝ True

  while（result）：

      ret，frame ＝ videoCaptureObject．read（

      cv2．imwrite（＂／home／pi／Desktop／y2tube／dataset1／NewPicture．jpg＂，frame）

      result ＝ False

  videoCaptureObject．release（）

  cv2．destroyAllWindows（）

takepic（）

把人脸识别门锁项目的流程和代码分享给大家，希望对大家有用。