【21ic分享赛】+智能医疗监控设计

只看该作者 · 2016-7-20 09:03

我之所一选择Beagle Bone作为设计，其最大特点在于：BeagleBone是最新推出的一块开源开发平台，其采用了更低成本的AM335x Cortex A8 ARM 微处理器，尺寸只有信用*的大小。同时USB接口和Ethernet使得它能够扩展与BeagleBoard或者BeagleBoard-XM相连，也能独立的工作。

只看该作者 · 2016-7-20 09:04

BeagleBone只集成了一些必不可少的接口功能，如USB、以太网口。从了提供了最大的扩展性，所有的微处理器的输入输出接口都通过插座连出，为使用者提供了极大灵活性，可以开发各种子板甚至直接连接传感器。可以实现各种二次开发。

只看该作者 · 2016-7-20 09:05

一如何使用OpenCV的人脸检测器检测到人脸：

/ /执行的输入图像上的人脸检测，使用给定的（Haar）级联。
/ /返回一个矩形，在给定的图像中检测到的区域。
CvRect detectFaceInImage(IplImage *inputImg, CvHaarClassifierCascade* cascade)
{
/ /最小脸的大小.
CvSize minFeatureSize = cvSize(20, 20);
/ /只搜索一面.
int flags = CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT | CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH;
/ /详细的搜索.
float search_scale_factor = 1.1f;
IplImage *detectImg;
IplImage *greyImg = 0;
CvMemStorage* storage;
CvRect rc;
double t;
CvSeq* rects;
CvSize size;
int i, ms, nFaces;
storage = cvCreateMemStorage(0);
cvClearMemStorage( storage );

/ /如果图像是彩色的，使用的灰度图像的副本.
detectImg = (IplImage*)inputImg;
if (inputImg->nChannels > 1) {
  size = cvSize(inputImg->width, inputImg->height);
  greyImg = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1 );
  cvCvtColor( inputImg, greyImg, CV_BGR2GRAY );
  detectImg = greyImg; // Use the greyscale image.
}
//检测的灰度图像中的所有面.
t = (double)cvGetTickCount();
rects = cvHaarDetectObjects( detectImg, cascade, storage,
search_scale_factor, 3, flags, minFeatureSize);
t = (double)cvGetTickCount() - t;
ms = cvRound( t / ((double)cvGetTickFrequency() * 1000.0) );
nFaces = rects->total;
printf("Face Detection took %d ms and found %d objects\n", ms, nFaces);
//获取第一个检测到的人脸（最大）.
if (nFaces > 0)
  rc = *(CvRect*)cvGetSeqElem( rects, 0 );
else
  rc = cvRect(-1,-1,-1,-1); / /找不到的脸.
if (greyImg)
  cvReleaseImage( &greyImg );
cvReleaseMemStorage( &storage );
// cvReleaseHaarClassifierCascade的（级联）;
return rc; / /返回发现最大的面，或（-1，-1，-1，-1）.
}
// Haar的级联文件，使用的人脸检测.
char *faceCascadeFilename = "haarcascade_frontalface_alt.xml";
/ /加载的HaarCascade分类器进行人脸检测.
CvHaarClassifierCascade* faceCascade;
faceCascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad(faceCascadeFilename, 0, 0, 0);
if( !faceCascade ) {
printf("Couldnt load Face detector '%s'\n", faceCascadeFilename);
exit(1);
}
/ /获取下一帧的摄像头.
IplImage *inputImg = cvQueryFrame(camera);
/ /对输入图像执行面部检测，使用给定的（Haar）分类.
CvRect faceRect = detectFaceInImage(inputImg, faceCascade);
/ /确保有效侦测到脸部.
if (faceRect.width > 0) {
printf("Detected a face at (%d,%d)!\n", faceRect.x, faceRect.y);
}
.... Use 'faceRect' and 'inputImg' ....
//人脸检测程序完成时的资源cvReleaseHaarClassifierCascade（级联);

只看该作者 · 2016-7-20 09:06

二  如何进行预处理，人脸图像的人脸识别：
/ /无论是将图像转换为灰度，或使用现有的灰度图像.
IplImage *imageGrey;
if (imageSrc->nChannels == 3) {
imageGrey = cvCreateImage( cvGetSize(imageSrc), IPL_DEPTH_8U, 1 );
      / /从RGB（实际上它是BGR）转换为灰度。
cvCvtColor( imageSrc, imageGrey, CV_BGR2GRAY );
}
else {
/ /只使用输入图像，因为它已经是灰度.
imageGrey = imageSrc;
}
/ /调整的图像的大小是一致的大小，即使宽高比变化.
IplImage *imageProcessed;
imageProcessed = cvCreateImage(cvSize(width, height), IPL_DEPTH_8U, 1);
/ /使图像具有固定大小.
/ / CV_INTER_CUBIC或CV_INTER_LINEAR的是良好的扩大，
/ //抽取伸缩CV_INTER_AREA是良好的，但糟糕的扩大.
cvResize(imageGrey, imageProcessed, CV_INTER_LINEAR);
/ /给一个标准的亮度和对比度的图像.
cvEqualizeHist(imageProcessed, imageProcessed);
.....  Use 'imageProcessed' for Face Recognition ....
if (imageGrey)
cvReleaseImage(&imageGrey);
if (imageProcessed)
cvReleaseImage(&imageProcessed);

只看该作者 · 2016-7-20 09:06

三实现离线瞄准:

/ /告诉PCA退出的时候它有足够的特征脸.
CvTermCriteria calcLimit = cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER, nEigens, 1);
/ /计算平均图像，特征向量（特征脸）和特征（比率）.
cvCalcEigenObjects(nTrainFaces, (void*)faceImgArr, (void*)eigenVectArr,
CV_EIGOBJ_NO_CALLBACK, 0, 0, &calcLimit,
pAvgTrainImg, eigenValMat->data.fl);
//标准化矩阵的特征值.
cvNormalize(eigenValMat, eigenValMat, 1, 0, CV_L1, 0);
/ /每个training项目的PCA子空间上的图像.
CvMat projectedTrainFaceMat = cvCreateMat( nTrainFaces, nEigens, CV_32FC1 );
int offset = projectedTrainFaceMat->step / sizeof(float);
for(int i=0; i<nTrainFaces; i++) {
cvEigenDecomposite(faceImgArr, nEigens, eigenVectArr, 0, 0,
pAvgTrainImg, projectedTrainFaceMat->data.fl + i*offset);
}

只看该作者 · 2016-7-20 09:07

四实现从相机的实时识别：
/ /获取下一个摄像机框架。等待，直到下一帧是准备好了，
/ /提供直接访问它，所以不要修改或释放返回的图像！
/ /将自动初始化摄像头，在第一帧上.
IplImage* getCameraFrame(CvCapture* &camera)
{
IplImage *frame;
int w, h;
/ /如果相机没有被初始化，然后打开它.
if (!camera) {
  printf("Acessing the camera ...\n");
  camera = cvCreateCameraCapture( 0 );
  if (!camera) {
printf("Couldn't access the camera.\n");
exit(1);
  }
  / /尝试设置相机的分辨率为320×240.
  cvSetCaptureProperty(camera, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320);
  cvSetCaptureProperty(camera, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240);
  / /获取第一帧，以确保相机初始化.
  frame = cvQueryFrame( camera );
  if (frame) {
w = frame->width;
h = frame->height;
printf("Got the camera at %dx%d resolution.\n", w, h);
  }
  / /等待一点点，使相机可以自动调节其亮度.
  Sleep(1000); / /（以毫秒为单位）
}
/ /等待下一个摄像机的帧准备就绪，然后抓住它.
frame = cvQueryFrame( camera );
if (!frame) {
  printf("Couldn't grab a camera frame.\n");
  exit(1);
}
return frame;
}
CvCapture* camera = 0; / /摄像头装置.
while ( cvWaitKey(10) != 27 ) { // 退出“ "Escape"的关键.
IplImage *frame = getCameraFrame(camera);
...
}
// /相机.
cvReleaseCapture( &camera );

只看该作者 · 2016-7-20 09:08

以上是分享的人脸门禁识别的四个过程：使用OpenCV的人脸检测器检测到人脸进行预处理，人脸图像的人脸识别实现离线瞄准

只看该作者 · 2016-7-20 09:09

应用程序有LINUX环境和WIN7环境，WIN7环境的建立一个Projects 里面的文件要通过 Visual Studio + OpenCV才能生成一个项目。LINUX环境安装要先搭好环境在进行移植。同时还要根据提示调用不能的库和添加头文件。IAR Embedded Workbench 环境下调试的项目文件。

只看该作者 · 2016-7-20 09:10

操作系统：Win7 + Ångström
网络环境：Beaglebone连网线至路由器，ip地址在路由器处将Beaglebone MAC地址与192.168.1.103绑定。
远程管理主要由两部分组成：SSH与VNC。

只看该作者 · 2016-7-20 09:12

一、SSH
SSH客户端选择Absolute Telnet，也可以使用PuTTY等软件。下面介绍一下由AbsoluteTelnet连接Beaglebone。

只看该作者 · 2016-7-20 09:12

#1 打开Absolute Telnet

只看该作者 · 2016-7-20 09:14

点击确定。

只看该作者 · 2016-7-20 09:14

#3点击连接，等待一会…

只看该作者 · 2016-7-20 09:15

点击接收并保存。

只看该作者 · 2016-7-20 09:16

Angström默认密码为空，直接点确定。

只看该作者 · 2016-7-20 09:16

二、VNC
#1 更新可用包列表(这一步不能缺)：
opkg update

只看该作者 · 2016-7-20 09:17

#3安装完成后重启beaglebone：
reboot

只看该作者 · 2016-7-20 09:18

#4安装TightVNC（http://www.tightvnc.com/download.php），也可使用RealVNC。
#5安装完成后，在开始->所有程序->TightVNC->打开TightVNCViewer。

只看该作者 · 2016-7-20 09:19

#6 Remote host填192.168.1.103，点击Connect。

2万 · 2016-7-20 10:33

很棒的分享~

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