【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-S3-N8R8 人脸识别 class face_recognition_esp32 s3 人脸识别

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。

ESP32-S3 N8R8是一款由乐鑫（Espressif Systems）推出的高性能、低功耗的Wi-Fi和蓝牙SoC（系统级芯片），以下是其核心技术参数：

CPU：Xtensa® 32-bit LX7单核处理器，主频高达240 MHz
内存：
内置片上存储器（PSRAM）：8MB
内置闪存存储器（Flash）：8MB
Wi-Fi：
标准：IEEE 802.11b/g/n（2.4 GHz）
传输速率：高达150 Mbps
蓝牙：Bluetooth 5.0（支持BLE）
安全性：
支持WPA3-Enterprise、WPA3-Personal、WPA2-Enterprise、WPA2-Personal、WEP等安全协议
支持SSL/TLS加密
外设接口：
UART、SPI、I2C、I2S、CAN、PWM等多个通信接口
GPIO引脚：34个
12位ADC（模数转换器）：18通道
2个DAC（数模转换器）
SD卡接口
USB OTG（On-The-Go）
低功耗特性：
支持多种低功耗模式，包括睡眠模式、深度睡眠模式以及自定义功耗管理模式
快速启动和恢复时间
工作温度范围：-40°C 到 85°C
封装：48引脚QFN封装
ESP32-S3 N8R8具备较大的内存容量和丰富的外设接口，提供了强大的计算和通信能力。它适用于各种物联网（IoT）应用，如智能家居、工业自动化、智能农业、物联网网关等。同时，其低功耗特性使得它在电池供电或对功耗要求较高的应用中也能发挥优势。

MicroPython的ESP32-S3-N8R8上的face_recognition类提供了人脸识别的功能。它具有高效的特征提取和匹配算法、嵌入式设备支持以及简化的接口和集face_recognition`类是MicroPython中用于人脸识别的类。它在ESP32-S3-N8R8开发板上实现了人脸识别功能，具有以下主要特点：

高效的人脸特征提取：face_recognition类使用高效的算法从输入图像中提取人脸的特征向量。这些特征向量具有唯一性，可用于对人脸进行识别和比对。由于ESP32-S3-N8R8资源有限，该类通常使用了轻量级的特征提取算法，以在嵌入式设备上实现高效的人脸识别。

实时性能：ESP32-S3-N8R8是一款强大的嵌入式开发板，具备较高的处理能力。face_recognition类经过优化，能够实现实时的人脸识别，适用于需要快速响应的应用场景。

嵌入式集成：MicroPython是一种适用于嵌入式设备的Python语言实现。face_recognition类的设计考虑到嵌入式环境，充分利用了ESP32-S3-N8R8的功能和接口。它提供了简化的API和接口，方便开发人员在嵌入式系统中集成人脸识别功能。

人脸识别类face_recognition适用于各种应用场景，包括但不限于以下几个方面：

门禁系统：将face_recognition类应用于门禁系统中，可以实现基于人脸的身份验证。用户只需将其人脸注册到系统中，系统即可通过人脸识别确认其身份，从而控制门禁的开启和关闭。

智能支付：结合face_recognition类和支付系统，可以实现人脸支付功能。用户在结账时，通过人脸识别确认身份，并自动完成支付过程，提高支付的便捷性和安全性。

人脸监测与分析：除了人脸识别，face_recognition类还可用于人脸监测和分析。通过对人脸图像进行分析，可以获取人脸表情、情绪等信息，为情感识别、市场研究等领域提供数据支持。

在使用face_recognition类时，需要注意以下事项：

训练数据的准备：为了实现准确的人脸识别，需要使用大量的训练数据对模型进行训练。训练数据应包括不同人的人脸图像，以便系统能够对不同人脸进行识别。训练数据的质量和多样性对于人脸识别的准确性至关重要。

算法参数调优：人脸识别算法通常有很多参数需要调整，以适应不同的应用场景和硬件平台。在使用face_recognition类时，需要根据实际情况对算法参数进行调优，以达到最佳的识别效果。

隐私和安全性：人脸识别涉及到用户的个人隐私和身份信息，因此在应用开发过程中，需要确保合适的隐私保护措施，并遵守相关的隐私法规和安全标准。

案例一：使用MicroPython的ESP32-S3-N8R8进行人脸识别

from machine import Pin, I2C
import time
import ustruct
import sensor, image, lcd, time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 初始化LCD屏幕
lcd.init()

# 加载人脸识别模型
face_recognizer = image.FaceRecognizer()

# 添加已知人脸数据
known_faces = [
    ("Alice", image.Image("/path/to/alice.jpg")),
    ("Bob", image.Image("/path/to/bob.jpg")),
]
for name, img in known_faces:
    face_recognizer.add_identity(name, img)

while True:
    img = sensor.snapshot()
    faces = face_recognizer.find_features(img)
    for i in range(len(faces)):
        x, y, w, h = faces[i]
        name = face_recognizer.match(img, x, y, w, h)
        if name:
            img.draw_string(x, y, name, color=(255, 0, 0), scale=2)
    lcd.display(img)
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要点解读：
导入所需的库，如machine、ustruct、sensor、image、lcd和time。
初始化摄像头和LCD屏幕。
加载人脸识别模型。
添加已知人脸数据。
循环捕获图像并识别人脸。如果识别到已知人脸，则在图像上绘制名字。
将处理后的图像显示在LCD屏幕上。

案例二：使用MicroPython的ESP32-S3-N8R8进行人脸识别并实时更新数据库

from machine import Pin, I2C
import time
import ustruct
import sensor, image, lcd, time
import json
import socket

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 初始化LCD屏幕
lcd.init()

# 加载人脸识别模型
face_recognizer = image.FaceRecognizer()

# 添加已知人脸数据
known_faces = [
    ("Alice", image.Image("/path/to/alice.jpg")),
    ("Bob", image.Image("/path/to/bob.jpg")),
]
for name, img in known_faces:
    face_recognizer.add_identity(name, img)

# 连接到数据库服务器
def connect_to_database():
    ssid = "your_wifi_ssid"
    password = "your_wifi_password"
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    wlan.connect(ssid, password)
    while not wlan.isconnected():
        pass
    return wlan.ifconfig()[0]

# 更新数据库
def update_database(name, confidence):
    url = "http://your_database_server/update"
    data = {"name": name, "confidence": confidence}
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
    return response.json()

while True:
    img = sensor.snapshot()
    faces = face_recognizer.find_features(img)
    for i in range(len(faces)):
        x, y, w, h = faces[i]
        name = face_recognizer.match(img, x, y, w, h)
        if name:
            img.draw_string(x, y, name, color=(255, 0, 0), scale=2)
            confidence = face_recognizer.get_best_match()[1]
            update_database(name, confidence)
    lcd.display(img)
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要点解读：
导入所需的库，如machine、ustruct、sensor、image、lcd、time、json和socket。
初始化摄像头和LCD屏幕。
加载人脸识别模型。
添加已知人脸数据。
连接到数据库服务器。
定义一个函数用于更新数据库。
循环捕获图像并识别人脸。如果识别到已知人脸，则在图像上绘制名字，并更新数据库。
将处理后的图像显示在LCD屏幕上。

案例三：使用MicroPython的ESP32-S3-N8R8进行人脸识别并实时发送识别结果到服务器

from machine import Pin, I2C
import time
import ustruct
import sensor, image, lcd, time
import json
import socket

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 初始化LCD屏幕
lcd.init()

# 加载人脸识别模型
face_recognizer = image.FaceRecognizer()

# 添加已知人脸数据
known_faces = [
    ("Alice", image.Image("/path/to/alice.jpg")),
    ("Bob", image.Image("/path/to/bob.jpg")),
]
for name, img in known_faces:
    face_recognizer.add_identity(name, img)

# 连接到数据库服务器
def connect_to_database():
    ssid = "your_wifi_ssid"
    password = "your_wifi_password"
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    wlan.connect(ssid, password)
    while not wlan.isconnected():
        pass
    return wlan.ifconfig()[0]

# 更新数据库
def update_database(name, confidence):
    url = "http://your_database_server/update"
    data = {"name": name, "confidence": confidence}
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
    return response.json()

# 发送识别结果到服务器
def send_result_to_server(result):
    url = "http://your_server_address/receive"
    data = {"result": result}
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
    return response.json()

while True:
    img = sensor.snapshot()
    faces = face_recognizer.find_features(img)
    for i in range(len(faces)):
        x, y, w, h = faces[i]
        name = face_recognizer.match(img, x, y, w, h)
        if name:
            img.draw_string(x, y, name, color=(255, 0, 0), scale=2)
            confidence = face_recognizer.get_best_match()[1]
            update_database(name, confidence)
            result = {"name": name, "confidence": confidence}
            send_result_to_server(result)
    lcd.display(img)
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要点解读：
导入所需的库，如machine、ustruct、sensor、image、lcd、time、json和socket。
初始化摄像头和LCD屏幕。
加载人脸识别模型。
添加已知人脸数据。
连接到数据库服务器。
定义一个函数用于更新数据库。
定义一个函数用于发送识别结果到服务器。
循环捕获图像并识别人脸。如果识别到已知人脸，则在图像上绘制名字，并更新数据库，同时发送识别结果到服务器。
将处理后的图像显示在LCD屏幕上。

案例四：拍照并识别人脸

import camera
import face_recognition

# 初始化摄像头
cam = camera.Camera()  

# 拍照  
img = cam.capture()

# 人脸检测
face_loc = face_recognition.face_locations(img)

# 画出人脸框
face_recognition.draw_face_locations(img,face_loc)

# 显示图像
cam.display(img)
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要点：利用camera模块拍照,然后调用face_recognition的人脸检测功能,得到人脸区域坐标,并在图像上绘制出人脸框。

案例五：实时人脸识别

import camera
import face_recognition
import time

# 初始化摄像头
cam = camera.Camera()

while True:

  # 获取图像 
  img = cam.capture()  

  # 人脸检测
  face_loc = face_recognition.face_locations(img)

  # 处理和显示
  face_recognition.process_and_draw(img,face_loc)

  # 显示图像
  cam.display(img)

  time.sleep_ms(50)
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要点：在while循环中实时读取摄像头数据,进行人脸检测和处理,实现实时人脸框绘制。

案例六：人脸识别登录

import camera
import face_recognition

# 存储已知人脸编码
known_face_encoding = [...] 

# 初始化摄像头
cam = camera.Camera()

# 拍照  
img = cam.capture()

# 人脸检测
face_loc = face_recognition.face_locations(img)

# 计算人脸编码 
face_enc = face_recognition.face_encodings(img,face_loc)[0]

# 对比已知人脸
matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encoding, face_enc)

# 验证匹配登录
if True in matches:
  print("Welcome User!")
else:
  print("Face not recognized.")
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要点：计算拍摄人脸的编码,与已知人脸编码对比匹配,实现人脸识别登录的功能。

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。