有些資料與物品具有非常高的價值，以防內鬼誕生之後沒有人能守護，因此做一個以rasberry-pi執行的門禁系統，以USB camera讀入影像辨識人臉，先以opencv進行訓練並註冊，如果是註冊過的就可以亮led燈表示通過，並透過telegram bot會傳送他的名子說他來了，若是沒有註冊過的則會使蜂鳴器叫並且透過telegram提醒說這是沒註冊的人，並且會顯示畫面裡的人的情緒。
- 1塊Raspberry Pi Model 3B
- 1台webcam
- 1塊麵包版
- 1個蜂鳴器
- 杜邦線至少4條
- 1個LED
- 1個電阻(防LED燒壞)
- python3.9.2
- GPIO module(樹梅派內建就有)
- python-telegram-bot(為了通知在遠端的使用者用telegram做interface)
- opencv(影像辨識)
- tensorflow2.9.1
- deepface(辨識人臉情緒、年齡、人種)
-
因為樹梅派跑不太動深度學習的人臉辨識，因此使用了cv2取代做人臉辨識與偵測，其實可以先sever端訓練好之後再把model丟到樹梅派裡就好
-
直接
pip install tensorflow會使樹梅派當機 因此用其他方式代替
原本想要載tensorflow-lite，使用到的deepface好像只吃tensorflow，因此載tensorflow lite需要完全改寫，不然就是要載專門給樹梅派(arm架構)的tensorflow
- linux系統基本指令
- 更新/取得最新版本的軟體資訊及下載文字編輯器vim
$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade
$ sudo apt install vim
- 去telegram找
@BotFather申請一個機器人記好api token
- 下載人臉追蹤模型(要記好位置)
$ wget https://github.com/kipr/opencv/raw/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
-
下載樹梅派專用tensorflow2.9.1
https://drive.google.com/file/d/1xP6ErBK85SMFnQamUh4ro3jRmdCV_qDU/view- 從上面的連結下載whl檔
- 之後執行
$ sudo -H pip install tensorflow-2.9.1-cp39-cp39-linux_aarch64.whl
-
下載python專屬套件(使用pip)
$ pip install opencv_python
$ pip install opencv_contrib_python
$ pip install deepface
- GPIO接線
- 下載程式碼並增加使用權限
$ git clone https://github.com/doudou030/Access_Control_System_with_pi.git
$ cd Access_Control_System_with_pi
$ chmod +755 run
- 註冊自己的臉
- 先多自拍幾張存好並命名成{number}.jpeg 例: 1.jpeg、2.jpeg
- 並存在自己知道位置的資料夾
- 並取名叫做face01
$ mkdir face01
$ vim train.py
- 改成自己bot的token與chat id
$ vim main.py
- chat id找法
去尋找
@GreenTracksBot並/start他就會回傳你的chat id
- 執行
$ ./run
- Demo成果
- 歐丞言
- 寫github
- 建立telegram bot
- python programming
- 郝健皓
- python debugging
- demo錄影
- 陳奕宏
- demo錄影
- 陳俊維
- telegram bot programming