Contador con reconocimiento facial para Raspbery Pi 3


Con una Raspberry Pi se pueden hacer muchas cosas , pero seguramente  se sorprenda que incluso puede utilizar la cámara para experimentar  con reconocimiento facial, labor que ha hecho  DekuNukem utilizando una Raspberry Pi 3, el módulo de la cámara de Raspberry Pi y una pantalla OLED para la visualización de los datos

 El concepto es relativamente simple: la pi-camera toma una foto cada 15 segundos, de modo que  si se encuentra nuestra cara, la cual  previamente habremos cargado, se registra la hora actual. y el tiempo registrado se suma para calcular el  horario laboral exacto todas las semanas mostrándose el resultado en una pantalla OLED.

Para este proyecto  estrictamente como puede deducirse  no es necesario incluir la pantalla OLED  ya que nos  podemos  conectar  a la propia Raspberry Pi  3 para consultar ese dato , pero definitivamente la pantalla extra añade inmediatez y flexibilidad , dejando ver el tiempo diario y semanal de un vistazo sin tener que acceder su frambuesa Pi para ver  los datos.

 

dekuNukem facepunch raspberry pi facial recognition

 

Resumiendo estos son los componentes usados :

  • Raspberry Pi 3 Model B. También podría funcionar en Zero
  • Módulo de cámara Raspberry Pi
  • OPCIONAL : pantalla OLED de 1.3 pulgadas de 128×64. Pantallas de 0.96 pulgadas OLED también funcionan.Que sea  OLED es opcional; Omita los pasos relacionados con la pantalla si se opta por no usar  esta

Modulo de visualización

Se  puede conectar una OLED a la  Pi con el Pi interfaz I2C o SPI. En general, I2C utiliza menos pines  pero es algo más lenta. SPI es mas rápido, pero requiere un numero o de pines del GPIO  extra por lo que esta elección  debe considerarse en función de sus necesidades .

La interfaz I2C es la normal que se use por su mayor sencillez    pero para ‘escritura’ en la pantalla solamente, asi todavía tendrá el marco entero 512 bytes del búfer en el microcontrolador RAM  aunque no se podran  leer datos de lo OLED (aunque I2C es un protocolo bidireccional).

Antes de comenzar el cableado de la  pantalla , en muchas  de estas debe conectarse  una franja de pines que deben soldarse a la placa  OLED , pues no es posible  simplemente hacer las conexiones enrollándolos a las cabeceras

Si su OLED compatible con I2C y SPI, asegúrese de comprobar cómo se configuran los puentes de soldadura para configurar  la interfaz correcta, asi que para comenzar, usted necesitará  dos puentes en la parte posterior de la pantalla OLED de la soldadura. Debe soldarse como ‘cerrado’ para   configurar la pantalla en modo  I2C

 

Para usar la  Raspberry Pi  3 , habilitar I2C antes desde el interfaz  de Raspbian antes de cablearlo

Las conexiones necesarias son las siguientes:

  • Conectar pin 3  de GND   de la  Raspberry Pi  3 , al pin GND de la  pantalla  (cable negro).
  • Conectar  VIN  de la pantalla  al pin 1  Raspberry Pi  3 , de 3.3 voltios (cable rojo).
  • Conectar el terminal Reset de la pantalla al pin pin32 de la  Raspberry Pi  3 ,   (cable azul). Alternativamente puede usar cualquier pin digital libre de GPIO para el pin de reset.
  • Conecte el pin SCL de la pantalla  al pin 5 SCL de la   Raspberry Pi  3 ,  (cable morado).
  • Conectar el pin SDA  de la pantalla al pin 3 SDA de la  Raspberry Pi  3   (cable naranja).

 

 

El módulo de cámara es un complemento personalizado y diseñado para Rasbperry Pi. Se conecta a Raspberry Pi a través de uno de los dos pequeños conectores de la parte superior de la placa. La cámara debe ser  compatible con la última versión de Raspbian, el sistema operativo preferido de Raspberry Pi.

El módulo en sí, es pequeño, en torno a 25 mm x 20 mm x 9 mm. Se conecta a Raspberry Pi  3 mediante un cable plano flexible al conector  de cámara .

Sin título.png

Resto de conexiones

Como dekuNukem explica en el repositorio de GitHub para la construcción del prototipo se puede utilizar una placa de  prototipos para montar  incluso  la pantalla  adhiriendo  esta a la pcb , conectado el conjunto a la Raspberry  Pi  por el GPIO   ,lo cual es  una forma agradable y sencilla de tener  todo el proyecto juntos sin cables sueltos o incluso simplificar  si  se necesita modificarlo.

Puede colocar la cámara y el OLED juntos en una placa perforada que se conecta al bus GPIO  o por supuesto, puede colocarlos en otro lugar o diseñar su propia PCB.

 

Librerias necesarias

Para este proyecto se necesitan las siguientes librerias:

 

Proporcione su foto

El programa necesita una imagen de su rostro para saber cómo se ve. Obtenga una imagen de su cara bien iluminada con un fondo limpio, llamándola por ejemplo  me.jpg y colóquela en la carpeta del software.

La resolución debe ser de alrededor de 400×400, de lo contrario el tiempo de procesamiento va a ser largo. Ya se proporciona un ejemplo, así que simplemente reemplace esta  por el suyo.

Ejecucion del programa

Ejecute python3 detect.py para iniciar la detección de rostros y el registro.
Ejecute python3 display_oled.py para mostrar las estadísticas de tiempo en el OLED.
O si no usa un OLED, ejecute python3 display_text.py para imprimir las estadísticas en el terminal.
Es posible que tenga que expeimentar r con camera.rotation y camera.brightness al principio de detect.py, dependiendo de cómo esté orientada la cámara y de su condición de iluminación. Puede abrir image.jpg para ver la última foto tomada.
El pin de reinicio OLED predeterminado es 17, cámbielo a lo que usa en display_oled.py.

 

 

Esta  incursión en reconocimiento facial  puede  incorporarse  en  otros proyectos de automatización del hogar:  como por ejemplo  una identificación de usuario de Magic Mirror, quizás, o un timbre que reconoce a amigos y familiares.

En todo caso la idea presentada  en su simpleza destaca uan genialidad  pues  nos  da una estadística visual y desatendida de las horas que nos pasamos delante de la pantalla.

 

 

 

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