Raspberry Piで顔認証

<h1>カメラ映像</h1>
<div>
<img width="800" height="600" src="data:image/png;base64,{{msg.payload}}">
</div>

このようにしておくことで映像が流れてくればOK
※ダッシュボードを設定して表示できると思います。

#事前に
sudo apt update && sudo apt upgrade

#dlibがすごい時間かかります
sudo apt-get install python3-opencv
pip install dlib git opencv-python opencv-python-headless opencv-contrib-python --break-system-packages

#顔認証ライブラリ関連
#https://pypi.org/project/face-recognition/#files
#から事前にwhlファイルをDLしておく
pip install face_recognition-1.3.0-py2.py3-none-any.whl --break-system-packages
pip install git+https://github.com/ageitgey/face_recognition_models --break-system-packages

import cv2
import sys
import os
import subprocess
import face_recognition
import numpy as np

# カメラプロセスを確認して強制終了する関数
def kill_camera_process(device="/dev/video0"):
    """
    カメラデバイスを使用中のプロセスを強制終了する。
    """
    try:
        # `lsof`コマンドで指定デバイスを使用しているプロセスを取得
        result = subprocess.run(['lsof', device], capture_output=True, text=True)
        if result.stdout:
            lines = result.stdout.strip().split('\n')[1:]  # ヘッダ行を除外
            for line in lines:
                pid = int(line.split()[1])  # PIDを取得
                print(f"プロセス {pid} を強制終了します")
                os.kill(pid, 9)  # 強制終了
    except Exception as e:
        print(f"プロセス終了時にエラーが発生しました: {e}")

# 認証対象の顔画像を読み込む関数
def load_known_faces(known_faces_dir):
    """
    `known_faces_dir`フォルダ内の名前ディレクトリから顔画像を読み込み、エンコードを生成する。

    Parameters:
    - known_faces_dir: 既知の顔画像が格納されているルートフォルダ

    Returns:
    - known_face_encodings: 既知の顔エンコードリスト
    - known_face_names: 既知の名前リスト
    """
    known_face_encodings = []
    known_face_names = []

    # フォルダ内の各人物ディレクトリを探索
    for person_name in os.listdir(known_faces_dir):
        person_dir = os.path.join(known_faces_dir, person_name)
        if not os.path.isdir(person_dir):
            continue  # ディレクトリでなければスキップ

        # 各人物ディレクトリ内の顔画像を読み込む
        for filename in os.listdir(person_dir):
            if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
                image_path = os.path.join(person_dir, filename)
                image = face_recognition.load_image_file(image_path)

                # 画像から顔エンコードを取得
                encodings = face_recognition.face_encodings(image)
                if not encodings:
                    print(f"警告: {image_path} で顔が検出されませんでした")
                    continue

                # 取得したエンコードと名前をリストに追加
                known_face_encodings.append(encodings[0])
                known_face_names.append(person_name)

    return known_face_encodings, known_face_names

# 顔認証のセットアップ
known_faces_dir = "known_faces"  # 既知の顔画像を保存するフォルダ
recognized_faces_dir = "recognized_faces"  # 認証成功時に保存するフォルダ
os.makedirs(recognized_faces_dir, exist_ok=True)  # 保存先フォルダを作成（存在しない場合）

# 既知の顔を読み込む
known_face_encodings, known_face_names = load_known_faces(known_faces_dir)
print(f"既知の顔数: {len(known_face_encodings)}")

# カメラを開く
cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
    print("カメラが開けませんでした")
    kill_camera_process("/dev/video0")  # プロセスを強制終了
    sys.exit(1)

print("カメラが正常に認識されました")

# カメラ映像をリアルタイムで処理する
while True:
    # カメラから1フレームを取得
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("カメラから画像を取得できませんでした")
        break

    # 取得したフレームをRGBに変換
    rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # フレームから顔の位置を検出
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)

    # 検出された顔のエンコードを取得
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

    # 検出された各顔について認証を行う
    for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
        # 既知の顔と現在の顔を比較
        matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding, tolerance=0.6)

        # 既知の顔との距離（類似度）を取得
        face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding)

        if face_distances.size > 0:
            # 最も距離が近い顔を取得
            best_match_index = np.argmin(face_distances)
            if matches[best_match_index]:
                # 認証成功の場合
                name = known_face_names[best_match_index]
                print(f"認証成功: {name}")

                # 認識された顔に枠と名前を描画
                cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1)

                # 認証成功したフレームを保存
                save_path = os.path.join(recognized_faces_dir, f"{name}_recognized.jpg")
                cv2.imwrite(save_path, frame)
                cv2.imwrite("face.jpg", frame)

            else:
                # 認証失敗（未知の顔）
                print("未知の顔が検出されました")
                cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, "Unknown", (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1) else: print("検出できませんでした。") # 'q'キーが押されたらループを終了 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): print("終了キーが押されました") break # カメラを解放してウィンドウを閉じる cap.release() cv2.destroyAllWindows()

known_faces/名前/1.jpg

python face_detection.py