当您解锁手机(FaceID)或允许Google或Apple对照片进行排序时，您正在使用面部识别软件。许多Windows PC也允许您用脸来登录。但是，当您可以为Raspberry Pi编写自己的面部识别程序并使用它们来执行比登录更有趣的事情时，为什么还要让移动设备和PC充满乐趣。

在本文中，我们将向您展示如何训练Raspberry Pi识别您和您的家人/朋友。然后，我们将设置Raspberry Pi以在识别到某个人时发送电子邮件通知。

Raspberry Pi面部识别项目如何工作?

对于Raspberry Pi面部识别，我们将利用OpenCV，face_recognition和imutils软件包基于我们收集并作为数据集提供的一组图像来训练Raspberry Pi 。我们将运行train_model.py来分析数据集中的图像，并在文件encodings.pickle中创建名称和面孔之间的映射。

训练完Pi之后，我们将运行facial_req.py来检测和识别面部。我们还提供了其他代码，可在识别到人脸时触发向您发送电子邮件。

根据您的Raspberry Pi型号和您的互联网速度，此Raspberry Pi面部识别项目至少需要3个小时才能完成。本教程的大部分内容基于运行终端命令。如果您不熟悉Raspberry Pi上的终端命令，我们强烈建议您先回顾25个以上的Raspberry Pi用户需要了解的Linux命令。

面罩识别：如果您正在寻找一个可以识别某人是否戴着口罩或不佩戴口罩的项目，我们计划在以后的帖子中介绍该主题，将TensorFlow添加到我们的机器学习算法中。

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Raspberry Pi面部识别所需的功能

Raspberry Pi 3或4。(不建议在此项目中使用Raspberry Pi ZeroW。)

电源/ microSD /键盘/鼠标/显示器/ HDMI电缆(适用于Raspberry Pi)

USB网络摄像头

可选：7英寸Raspberry Pi触摸屏

可选：代表Pi触摸屏

第1部分：Raspberry Pi面部识别的安装依赖项

在此步骤中，我们将安装OpenCV，face_recognition，imutils，并临时修改我们的交换文件，以准备将Raspberry Pi用于机器学习和面部识别。

OpenCV是一个开源软件库，用于通过机器学习功能处理实时图像和视频。

我们将使用Python face_recognition包来计算每个人脸周围的边界框，计算人脸嵌入并比较编码数据集中的人脸。

Imutils 是一系列便利功能，可在Raspberry Pi上加速OpenCV计算。

计划至少2个小时才能完成Raspberry Pi面部识别教程的这一部分。我已经记录了每个命令通过WiFi连接以40.5 Mbps的下载速度加载Raspberry Pi 4 8​​GB的时间。

1.将网络摄像头插入Raspberry Pi的USB端口之一。如果您使用Raspberry Pi相机进行面部识别，则需要执行一些额外的步骤。请参阅本文底部附近的使用Raspberry Pi摄像头而不是USB网络摄像头一节。

Raspberry Pi面部识别

2.引导您的Raspberry Pi。如果还没有microSD卡，请参阅我们的文章， 首次设置Raspberry Pi或如何安装无头Raspberry Pi。在开始任何项目之前，最好先运行“ sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade”。

3.打开一个终端。您可以按CTRL +T。

4.通过在终端中运行以下命令来安装OpenCV。此安装基于PiMyLifeUp的帖子。将每个命令复制并粘贴到Pi的终端中，按Enter，并使其完成后再移至下一个命令。如果出现提示，“是否要继续?(y / n)”按y，然后按Enter键。

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