硬件

1. 樹莓派4B一個
2. CSI攝像頭一個

筆者使用的是樹莓派4B和CSI攝像頭，但是樹莓派3和USB攝像頭等相似設備均可。

百度云智能設置

Step 1 登錄

百度云智能 網址https://cloud.baidu.com/

首先登錄百度賬號，與百度云、百度貼吧等互通，可直接掃碼登錄。如果沒有百度賬號請先自行注冊。

Step 2 實名認證

百度的產品用了這么多年了，想必大家都已經認證過了，沒有認證的讀者現在認證即可，很快。

Step 3 領取免費資源

實名認證之后可以領取免費的智能云資源，一定要領取，否則之后我們測試程序時會報qps不足，不知道在哪領取的話先往后看，后面也會有鏈接。

Step 4 創建應用

鼠標放到右上角的三道橫杠，依次選擇產品服務、人工智能、人臉識別。

進來以后創建應用：

沒有什么特別好說的，都無關乎我們的程序，按自己想的填寫即可：（注意前面沒有領取免費資源的話，可以在這里點擊去領取）

Step 5 下載SDK

創建好應用后回到這個界面，點擊下載SDK，一會兒要用。

本文采用Python語言實現，后續可能會出C++版本的教程，這里先直接選擇Python的SDK：

Step 6 保存關鍵信息、創建組、新建用戶并上傳圖片

下載好后我們進入到應用詳情，首先保存好AppID、API Key、Secret Key三個字段的值，一會兒程序中要用。

保存好后我們點擊左側的“可視化人臉庫”，然后根據頁面提示創建組、創建用戶、并上傳用戶的人臉圖片，這里筆者只上傳了一張自拍照，經測試在正常條件下也是可以識別出本人的。

到這里百度云智能的配置就告一段落了。

樹莓派攝像頭設置及必要視覺庫的安裝

Step 1 樹莓派及攝像頭的硬件安裝及開啟

首先我們將樹莓派和攝像頭安裝好，并通過raspi-config開啟攝像頭權限，不熟悉的同學可以參考博客：樹莓派攝像頭基礎配置及測試

Step 2 安裝必要的視覺庫

安裝picamera，這是樹莓派原生的圖像和攝像頭庫。

pip install picamera

這里假設大家已經安裝好python3。

安裝opencv，筆者的程序中使用opencv庫來做的圖像采集。

sudo apt-get install -y libopencv-dev python3-opencv 

如果要使用Python來使用GPIO信號，需要使用RPi.GPIO模塊。如果你使用的是Python2版本，樹莓派默認安裝了RPi.GPIO模塊（python-rpi.gpio）。

目前大多數的人都是使用Python3了，所以我們要手動安裝Python 3版本的模塊。

GPIO在本文中暫時不需要，但是還是安裝一下，以后可以通過GPIO傳輸控制信號玩法有很多，筆者私以為樹莓派最有魅力的一個點就在與除了可以看作一臺電腦，它還帶有豐富的GPIO接口。

sudo apt-get install python3-rpi.gpio

Step 3 安裝百度云智能相關模塊

安裝百度AI模塊

sudo pip install baidu-aip

安裝SDK，將下載好的人臉識別SDK解壓并安裝：

sudo python3 setup.py install

測試

首先創建一個客戶端來訪問百度云智能，這里傳入的參數就是剛才讓大家保存的幾個字段APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY

client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

以下是核心測試函數，筆者在代碼中做了比較詳細的注釋。

def check():stranger_count = 0while True:img_np = get_image()		# opencv讀取圖像img_base64 = image_to_base64(img_np)		# 將opencv讀取到的圖像轉base64編碼result = client.search(str(img_base64), 'base64', 'admin');    #在百度云人臉庫中尋找匹配的人臉if result['error_msg'] == 'SUCCESS':   # 如果成功了，說明檢測到人，但不一定是成員name = result['result']['user_list'][0]['user_id']    # 獲取名字score = result['result']['user_list'][0]['score']     # 獲取相似度分數# print(name, score)if score > 80:    #如果相似度大于80print('檢測到成員：{}， 匹配度：{}'.format(name, score))with open('Log.txt','a') as f:f.write('Person: {},\t score: {:.4f}\t, time: {}\n'.format(name, score, get_curr_time()))time.sleep(2)else:print("檢測到非成員，")name = 'stranger'stranger_count += 1stranger_path = os.path.join(STRANGER_DIR, str(stranger_count)+'.jpg')with open('Log.txt','a') as f:f.write('Person: {},\t saved as: {},\t time: {}\n'.format(name, stranger_path, get_curr_time()))cv2.imwrite(stranger_path, img_np)time.sleep(2)elif result['error_msg'] == 'pic not has face':print('未檢測到人臉')time.sleep(2)else:print(result['error_code']+' ' + result['error_code'])time.sleep(2)

Log.txt文件的部分輸出：

Person: stranger,	 saved as: strangers/16.jpg,	 time: Thu Aug  5 19:07:31 2021
Person: stranger,	 saved as: strangers/17.jpg,	 time: Thu Aug  5 19:07:34 2021
Person: Song,	 score: 95.0842	, time: Thu Aug  5 19:07:37 2021
Person: stranger,	 saved as: strangers/18.jpg,	 time: Thu Aug  5 19:07:43 2021

stranger是筆者請師哥露臉時的輸出。Song是筆者本人露臉的識別結果及分數。識別的精度還是可以滿足一般日常場景的需要的。

除了與百度之間的接口之外就是一些簡單控制邏輯，大家也可以自行設計一些控制邏輯，根據是否檢測到人臉、檢測到的人臉能否被識別為用戶組里的人臉來配合GPIO做一些控制邏輯，比如開關門、開關燈之類等智能家居，或者人臉識別打卡等。

后續筆者可能會做一個C++語言版的分享。

源碼地址：https://github.com/Adenialzz/Rpi-BaiduSDK/tree/main

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