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  • 人脸识别后,读取数据小于30000的话,亮蓝灯,最后一段是自己写的,不知道哪错了,就是不亮灯



    • Face recognition with LBP descriptors.

      See Timo Ahonen's "Face Recognition with Local Binary Patterns".

      Before running the example:

      1) Download the AT&T faces database http://www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive/pub/data/att_faces.zip

      2) Exract and copy the orl_faces directory to the SD card root.

      import sensor, time, image, pyb

      sensor.reset() # Initialize the camera sensor.

      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # or sensor.GRAYSCALE

      sensor.set_framesize(sensor.B128X128) # or sensor.QQVGA (or others)

      sensor.set_windowing((92,112))

      sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.

      sensor.skip_frames(time = 5000) #等待5s

      #SUB = "s1"

      NUM_SUBJECTS = 1 #图像库中不同人数,一共6人

      NUM_SUBJECTS_IMGS = 6 #每人有20张样本图片

      拍摄当前人脸。

      img = sensor.snapshot()

      #img = image.Image("singtown/%s/1.pgm"%(SUB))

      d0 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))

      #d0为当前人脸的lbp特征

      img = None

      pmin = 999999

      num=0

      def min(pmin, a, s):

      global num
      
      if a<pmin:
      
          pmin=a
      
          num=s
      
      return pmin
      

      for s in range(1, NUM_SUBJECTS+1):

      dist = 0
      
      for i in range(2, NUM_SUBJECTS_IMGS+1):
      
          img = image.Image("singtown/s%d/%d.pgm"%(s, i))
      
          d1 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
      
          #d1为第s文件夹中的第i张图片的lbp特征
      
          dist += image.match_descriptor(d0, d1)#计算d0 d1即样本图像与被检测人脸的特征差异度。
      
      print("Average dist for subject %d: %d"%(s, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS))
      
      pmin = min(pmin, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS, s)#特征差异度越小,被检测人脸与此样本更相似更匹配。
      
      print(pmin)
      print(num) # num为当前最匹配的人的编号。
      p = pyb.Pin("P0", pyb.Pin.OUT_PP)
      if s<=30000:
        p.high() # or p.value(1) to make the pin high (3.3V)
        pyb.LED(1).off()
        pyb.LED(3).on()
      else:
        p.low() # or p.value(0) to make the pin low (0V)
        pyb.LED(1).on()
        pyb.LED(3).off()


    • 你print一下s看一下值到底是多少。



    • s最后s换成pmin后,还让管脚P0输出高低电平,代码怎么写啊



    • print(s)
      if s<=30000:
        p.high() # or p.value(1) to make the pin high (3.3V)
        pyb.LED(1).off()
        pyb.LED(3).on()
      else:
        p.low() # or p.value(0) to make the pin low (0V)
        pyb.LED(1).on()
        pyb.LED(3).off()
      


    • 我那个写错了,把s改成pmin后,还是不对,有没有办法在使P0输出高低电平啊



    • 不要笼统的说不对。

      具体哪里不对。



    • @kidswong9

      if pmin<=30000:
      
        pyb.LED(1).off()
        pyb.LED(3).on()
      else:
      
        pyb.LED(1).on()
        pyb.LED(3).off()
      

      这样也不行



    • 你print一下pmin看一下值到底是多少。



    • @kidswong999
      不到20000,不管是多少,都应该亮灯啊,我现在运行完后出来pmin=15800 num=1;后就不在执行了,还得重新连接



    • 你的程序,最后加一个死循环。



    • @kidswong999
      我加上之后就运行不了了,点开运行就断开,连pmin的值也出不来了,你能不能帮我写一下啊,非常感谢



    • 我只会帮助你解决问题,不会直接提供代码。
      代码肯定要自己写。



    • @kidswong999
      那为什么加上while(1):后就执行不了呢



    • 我不知道,请你提供全部的代码。



    • @kidswong999

      import sensor, time, image, pyb  
      
      
      
      sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
      
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # or sensor.GRAYSCALE
      
      sensor.set_framesize(sensor.B128X128) # or sensor.QQVGA (or others)
      
      sensor.set_windowing((92,112))
      
      sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
      
      sensor.skip_frames(time = 5000) #等待5s
      
      
      
      
      
      
      
      #SUB = "s1"
      
      NUM_SUBJECTS = 1 #图像库中不同人数,一共6人
      
      NUM_SUBJECTS_IMGS = 6 #每人有20张样本图片
      
      
      
      # 拍摄当前人脸。
      
      img = sensor.snapshot()
      
      #img = image.Image("singtown/%s/1.pgm"%(SUB))
      
      d0 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
      
      #d0为当前人脸的lbp特征
      
      img = None
      
      pmin = 999999
      
      num=0
      
      
      
      def min(pmin, a, s):
      
          global num
      
          if a<pmin:
      
              pmin=a
      
              num=s
      
          return pmin
      
      
      
      for s in range(1, NUM_SUBJECTS+1):
      
          dist = 0
      
          for i in range(2, NUM_SUBJECTS_IMGS+1):
      
              img = image.Image("singtown/s%d/%d.pgm"%(s, i))
      
              d1 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
      
              #d1为第s文件夹中的第i张图片的lbp特征
      
              dist += image.match_descriptor(d0, d1)#计算d0 d1即样本图像与被检测人脸的特征差异度。
      
          print("Average dist for subject %d: %d"%(s, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS))
      
          pmin = min(pmin, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS, s)#特征差异度越小,被检测人脸与此样本更相似更匹配。
      
          print(pmin)
          print(num) # num为当前最匹配的人的编号。
          while(1):
          p = pyb.Pin("P0", pyb.Pin.OUT_PP)
          if pmin<=30000:
            p.high() # or p.value(1) to make the pin high (3.3V)
            pyb.LED(1).off()
            pyb.LED(3).on()
          else:
            p.low() # or p.value(0) to make the pin low (0V)
            pyb.LED(1).on()
            pyb.LED(3).off()
      一运行还是断开连接了,连pmin都输出不了,不加while()会输出pmin后才断开连接,但是灯没亮,也没有输出高低电平
      


    • 你的代码很奇怪,不能有空行,缩进必须是4个空格。