介绍

在这个实战项目中，我们将使用 PyTorch 构建一个简单的人脸识别门禁系统。我们将使用预训练的人脸识别模型，结合摄像头实时捕捉图像，识别人脸并判断是否有权限进入。该项目将涵盖数据准备、模型构建、实时图像处理和门禁系统搭建等方面。

步骤 1：安装所需库

确保你已经安装了以下库：

pip install torch torchvision opencv-python

步骤 2：数据准备

由于我们将使用预训练的人脸识别模型，无需自行准备数据。我们将使用 TorchVision 中的
torchvision.models.detection 模块中的预训练模型。这里我们使用 Faster R-CNN 模型。

import torch
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
from torchvision.transforms import functional as F

# 加载 Faster R-CNN 预训练模型
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

步骤 3：实时图像处理

使用 OpenCV 捕捉实时图像，并通过预训练模型进行人脸检测。我们将利用 OpenCV 的 cv2.VideoCapture 来捕捉摄像头图像。

import cv2
import numpy as np

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取图像
    ret, frame = cap.read()

    # 将图像转为 PyTorch 的 Tensor 格式
    img_tensor = F.to_tensor(frame).unsqueeze(0)

    # 使用 Faster R-CNN 进行人脸检测
    with torch.no_grad():
        prediction = model(img_tensor)

    # 提取人脸坐标
    boxes = prediction[0]['boxes'].numpy().astype(int)

    # 在图像上绘制检测框
    for box in boxes:
        cv2.rectangle(frame, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Face Recognition', frame)

    # 按 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

步骤 4：判断权限

在实际应用中，我们需要根据人脸识别结果判断用户是否有权限进入。这里我们简单地演示，如果检测到人脸，则认为有权限，否则没有权限。

import cv2
import numpy as np

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取图像
    ret, frame = cap.read()

    # 将图像转为 PyTorch 的 Tensor 格式
    img_tensor = F.to_tensor(frame).unsqueeze(0)

    # 使用 Faster R-CNN 进行人脸检测
    with torch.no_grad():
        prediction = model(img_tensor)

    # 提取人脸坐标
    boxes = prediction[0]['boxes'].numpy().astype(int)

    # 在图像上绘制检测框
    for box in boxes:
        cv2.rectangle(frame, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)

    # 判断权限
    if len(boxes) > 0:
        permission = "Access Granted"
    else:
        permission = "Access Denied"

    # 在图像上显示权限信息
    cv2.putText(frame, permission, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Face Recognition', frame)

    # 按 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个简单的示例演示了如何使用 PyTorch 和 OpenCV 构建一个基本的人脸识别门禁系统。在实际应用中，你可能需要将检测到的人脸与已注册用户进行比对，并根据比对结果判断是否有权限。