K210开发板学习笔记（三）——STM32+K210+SD卡实现人脸识别（完整K210代码））

时间：2021年4月5日 地点：在学校 (永不放弃)
人脸识别
一、MaixPy IDE开发——人脸开发
参考博主晨少hc的博文（https://blog.csdn.net/HuangChen666/article/details/113995079）来实现人脸识别功能，我手上有亚博智能的K210开发板以及Sipeed MAIX Dock k210开发板，这里推荐使用Sipeed MAIX Dock k210开发板。
所需要的文件有：三个模型文件（先获取机器码（https://cn.bbs.sipeed.com/d/541-maixhub）在下载），程序运行的脚本文件，ide需要的bin文件。2022年3月3日测试发现这个网站进不去了（https://cn.bbs.sipeed.com/d/541-maixhub）。

1、配置步骤如下
从 maixhub （https://www.maixhub.com/index/index/detail/id/235.html）按照说明下载模型， 获得模型smodel, 就是 加密版本的kmodel，下载前需要注册一下账号

按照入门教程的方法下载模型到开发板
运行脚本 script
**注意：**使用亚博智能K210开发板时，Maixpy IDE中工具选择开发板，选Kendryte KD233开发板就可以使用Maixpy IDE开发亚博的板子了。
2.、程序理解
总共用了三个模型， 分别是：

人脸检测模型， 这和前面的人脸检测使用的是同一个模型， 即找到人脸
人脸关键点检测模型，从前面找到的人脸中找到人脸的眼睛 鼻子和嘴巴的位置
人脸特征提取模型， 从一张人脸图片中得出一个特征值
步骤如下：
检测到人脸
裁出人脸，找到人脸的眼睛鼻子嘴巴， 这里裁成了128x128的图
把人脸图中的脸旋转到标准位置
用特征提取模型提取出人脸的特征值
有了前面的基础， 这里的程序就能看懂了，也就不再进行详细的阐述了，只不过是从之前的使用一个模型，变成了按照顺序分别使用三个模型，再加上一点简单的图像裁减和旋转处理，都是调用API，仔细看一遍代码就知道具体的细节是如何实现的了
三个模型文件可以选择放在外部的SD卡里面的（也可以把三个模型文件就放在flash中），具体操作步骤是，用SD卡的读卡器插到电脑上，将三个模型文件放到里面去就好了。K210代码部分如下：

这里注意：如果把模型文件放到SD卡中，记得放进去的模型文件名和脚本文件里面的名字取成一样的。
如何实现断电存储？
主要是将人脸计算出来的特征以txt等文件形式保存到sd卡后，读取到数组中，每一个计算出来的特征值与数组中的名字一一对应，即可实现断电存储人脸信息。使用SD卡这种方法需要在SD卡中建立features.txt文件。
STM32和K210之间我采取串口通信的方式，STM32那边我配置的是串口2，波特率设置成115200，K210部分设置TX和RX引脚，在调用串口初始化函数即可，使用杜邦线连接对应的引脚，这里注意串口通信要反接，TX脚连接的是RX脚，RX脚连接的是TX脚。
STM32代码部分如下

//这里我主要是采用if判断的方式发送命令给K210
void bsp_k210 (void){
    if(getvalueuart==0x12){
				Usart_SendByte(USART2,'A');//存储式录入人脸     
		}else if(getvalueuart==0x13)
		{
				Usart_SendByte(USART2,'C');//临时存储录入人脸
		}
		else// if(getvalueuart==14)
		{
				;//Usart_SendByte(USART2,'S');//切换模型，硬件重启，可以实现口罩检测部分
		}
	}

K210代码部分如下

import sensor,image,lcd  # import 相关库
import KPU as kpu
import time
import os
from Maix import FPIOA,GPIO
from fpioa_manager import fm
import ubinascii
from machine import UART
from machine import Timer
import time

fm.register(23,fm.fpioa.UART1_TX)#串口引脚映射
fm.register(19,fm.fpioa.UART1_RX)#这两个引脚是可以任意修改的

com = UART(UART.UART1, 115200, timeout=50, read_buf_len=4096)#构建串口对象

#定时器中断回调函数
tem = ''
b = []
check = 0  #存储
save = 0   #临时存储
switch = 0 #切换
def on_timer(timer):  #回调函数
    global check
    global save
    data = []
    data = com.read(2)
    if data!=None:
        print(data)
        check = 1#代表存储人脸特征
        if data == b'A':
            save = 0  #不存到SD卡中
        elif data == b'C':
            save = 1  #存到SD卡中
        print(data)
#定时器中断初始化
tim = Timer(Timer.TIMER0, Timer.CHANNEL0, mode=Timer.MODE_ONE_SHOT, period=500,
             unit=Timer.UNIT_MS,callback=on_timer, arg=on_timer,start=False)

feature_file_exists = 0
for v in os.ilistdir('/sd'):#to check key directorys or files in sd card.sd card should be formated to fat32
    if v[0] == 'features.txt' and v[1] == 0x8000:#0x8000 is file
        feature_file_exists = 1

record_ftr=[] #空列表 用于存储当前196维特征
record_ftrs=[] #空列表 用于存储按键记录下人脸特征， 可以将特征以txt等文件形式保存到sd卡后，读取到此列表，即可实现人脸断电存储。
names = ['LX', 'HLF', 'MR.3', 'Mr.4', 'Mr.5', 'Mr.6', 'Mr.7', 'Mr.8', 'Mr.9' , 'Mr.10'] # 人名标签，与上面列表特征值一一对应。
reco = ''
record = []
def save_feature(feat):
    with open('/sd/features.txt','a') as f:
        record =ubinascii.b2a_base64(feat)
        f.write(record)

st = ''
if(feature_file_exists):
    print("start")
    with open('/sd/features.txt','rb') as f:
        s = f.readlines()
        print(len(s))
        #print(s)
        for line in s:
            #print(ubinascii.a2b_base64(line))
            record_ftrs.append(bytearray(ubinascii.a2b_base64(line)))

print(record_ftr,names)

print(len(record_ftr))
print("end")

task_fd = kpu.load(0x300000) # 从flash 0x200000 加载人脸检测模型
task_ld = kpu.load(0x400000) # 从flash 0x300000 加载人脸五点关键点检测模型
task_fe = kpu.load(0x500000) # 从flash 0x400000 加载人脸196维特征值模型
clock = time.clock()  # 初始化系统时钟，计算帧率

lcd.init() # 初始化lcd
sensor.reset() #初始化sensor 摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_hmirror(1) #设置摄像头镜像
sensor.set_vflip(1)   #设置摄像头翻转
lcd.rotation()
sensor.run(1) #使能摄像头

anchor = (1.889, 2.5245, 2.9465, 3.94056, 3.99987, 5.3658, 5.155437, 6.92275, 6.718375, 9.01025) #anchor for face detect 用于人脸检测的Anchor
dst_point = [(44,59),(84,59),(64,82),(47,105),(81,105)] #standard face key point position 标准正脸的5关键点坐标 分别为 左眼 右眼 鼻子 左嘴角 右嘴角
a = kpu.init_yolo2(task_fd, 0.5, 0.3, 5, anchor) #初始化人脸检测模型
img_lcd=image.Image() # 设置显示buf
img_face=image.Image(size=(128,128)) #设置 128 * 128 人脸图片buf
a=img_face.pix_to_ai() # 将图片转为kpu接受的格式

while(1): # 主循环
    check = 0
    save = 0
    tim.start()  #定时器中断开始
    img = sensor.snapshot() #从摄像头获取一张图片
    clock.tick() #记录时刻，用于计算帧率
    code = kpu.run_yolo2(task_fd, img) # 运行人脸检测模型，获取人脸坐标位置
    #b = img.draw_string(0,0, ("tem"), color=(0,255,0),scale=2)
    if code: # 如果检测到人脸
        for i in code: # 迭代坐标框
            # Cut face and resize to 128x128
            a = img.draw_rectangle(i.rect()) # 在屏幕显示人脸方框
            face_cut=img.cut(i.x(),i.y(),i.w(),i.h()) # 裁剪人脸部分图片到 face_cut
            face_cut_128=face_cut.resize(128,128) # 将裁出的人脸图片 缩放到128 * 128像素
            a=face_cut_128.pix_to_ai() # 将猜出图片转换为kpu接受的格式
            #a = img.draw_image(face_cut_128, (0,0))
            # Landmark for face 5 points
            fmap = kpu.forward(task_ld, face_cut_128) # 运行人脸5点关键点检测模型
            plist=fmap[:] # 获取关键点预测结果
            le=(i.x()+int(plist[0]*i.w() - 10), i.y()+int(plist[1]*i.h())) # 计算左眼位置， 这里在w方向-10 用来补偿模型转换带来的精度损失
            re=(i.x()+int(plist[2]*i.w()), i.y()+int(plist[3]*i.h())) # 计算右眼位置
            nose=(i.x()+int(plist[4]*i.w()), i.y()+int(plist[5]*i.h())) #计算鼻子位置
            lm=(i.x()+int(plist[6]*i.w()), i.y()+int(plist[7]*i.h())) #计算左嘴角位置
            rm=(i.x()+int(plist[8]*i.w()), i.y()+int(plist[9]*i.h())) #右嘴角位置
            a = img.draw_circle(le[0], le[1], 4)
            a = img.draw_circle(re[0], re[1], 4)
            a = img.draw_circle(nose[0], nose[1], 4)
            a = img.draw_circle(lm[0], lm[1], 4)
            a = img.draw_circle(rm[0], rm[1], 4) # 在相应位置处画小圆圈
            # align face to standard position
            src_point = [le, re, nose, lm, rm] # 图片中 5 坐标的位置
            T=image.get_affine_transform(src_point, dst_point) # 根据获得的5点坐标与标准正脸坐标获取仿射变换矩阵
            a=image.warp_affine_ai(img, img_face, T) #对原始图片人脸图片进行仿射变换，变换为正脸图像
            a=img_face.ai_to_pix() # 将正脸图像转为kpu格式
            #a = img.draw_image(img_face, (128,0))
            del(face_cut_128) # 释放裁剪人脸部分图片
            # calculate face feature vector
            fmap = kpu.forward(task_fe, img_face) # 计算正脸图片的196维特征值
            feature=kpu.face_encode(fmap[:]) #获取计算结果
            reg_flag = False
            scores = [] # 存储特征比对分数
            for j in range(len(record_ftrs)): #迭代已存特征值
                score = kpu.face_compare(record_ftrs[j], feature) #计算当前人脸特征值与已存特征值的分数
                scores.append(score) #添加分数总表
            max_score = 0
            index = 0
            for k in range(len(scores)): #迭代所有比对分数，找到最大分数和索引值
                if max_score < scores[k]:
                    max_score = scores[k]
                    index = k
            if max_score > 80: # 如果最大分数大于85， 可以被认定为同一个人
                a = img.draw_string(i.x(),i.y(), ("%s :%2.1f" % (names[index], max_score)), color=(0,255,0),scale=2) # 显示人名 与 分数
            else:
                a = img.draw_string(i.x(),i.y(), ("X :%2.1f" % (max_score)), color=(255,0,0),scale=2) #显示未知 与 分数
                if check ==1: #如果检测到串口数据
                   check = 0
                   record_ftr = feature
                   record_ftrs.append(record_ftr) #将当前特征添加到已知特征列表
                   if save== 1:  #如果存储
                      save = 0
                      a = img.draw_string(100,100, "Stor successful", color=(0,255,0),scale=2)
                      print("stor successful")
                      save_feature(record_ftr) #存到SD卡
                   break
    a = img.draw_string(0,220,"face", color=(255,0,0),scale=2) #显示未知 与 分数
    a = lcd.display(img) #刷屏显示

不过，K210这块开发板容易白屏，可能是内存不够用了，也可能是带电拔插了，先停止程序运行，在断开IDE连接，不过白屏这属于正常现象，更换数据线或者端口即可，不行的话，就放一会在使用就恢复正常了。
在工具中可以把打开的脚本文件保存到开发板中，这样就可以不连接IDE了，一上电就可以运行程序了。

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