【源码】基于ESP32摄像头模块和Python的面部识别系统

项目简介

本项目是基于ESP32摄像头模块和Python语言构建的面部识别系统。它集成了NodeRed、Python的DeepFace库等工具，可实现实时面部识别功能，适用于门禁系统、智能监控等多种场景。

项目的主要特性和功能

1. 利用ESP32摄像头模块进行实时视频捕捉。
2. 借助Python的DeepFace库开展面部识别工作。
3. 通过MQTT协议完成数据传输。
4. 配备数据库用于存储面部信息。

安装使用步骤

前提准备

确保已安装以下软件和工具： - NodeRed及其相关插件（node - red - dashboard等） - Python 3.9及pip包管理器 - Mosquitto MQTT服务器软件 - Arduino IDE及Espressiff板卡管理器插件

安装步骤

1. 将项目代码库复制到本地。
2. 在ESP32CAM目录下修改摄像头设置，如分辨率、像素格式等。通过编辑CameraWebServer目录下的app_httpd.cpp文件完成，注意修改与ESP摄像头模块对应的部分，如传感器类型等。修改完成后，重新编译并烧录到ESP32开发板上。启动后，该模块会启动一个Web服务器，用于处理摄像头捕获的图像和视频流。
3. 确保摄像头能正确连接到MQTT服务器。在NodeRed中配置相应的MQTT节点以接收来自ESP摄像头的图像数据。
4. 在NodeRed中配置一些函数节点以处理图像数据，包含图像预处理和面部识别等步骤。
5. 在Python部分，安装DeepFace库以及其他依赖项（如pandas和paho - mqtt）。然后运行facecheckMQTT.py脚本进行面部检测并将结果通过MQTT发布到服务器中。

面部检测和识别的工作流为：ESP摄像头捕获图像数据，通过MQTT发送到服务器；服务器接收到数据后通过Python脚本进行面部识别处理；处理后的结果再通过MQTT发送回客户端或其他系统进行处理和展示。过程中需确保所有节点（包括ESP摄像头、服务器和客户端）都能正确连接到MQTT服务器并正确处理和发送数据，同时确保数据库正常运行以存储和管理面部信息。

不同版本的软件和库可能存在差异，安装和使用过程中遇到问题，可查阅相关文档或寻求技术支持。由于该项目涉及人脸识别等敏感操作，实际应用中需遵守相关法律法规，确保用户隐私安全。

下载地址

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