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基于树莓派3B+的人脸识别实践：Python与C联合开发

news 来源：原创 2025/8/4 13:07:18

基于树莓派3B+的人脸识别实践：Python与C联合开发

引言

树莓派因其小巧的体积和丰富的扩展性，成为嵌入式开发的理想平台。本文将分享如何通过Python与C语言联合开发，在树莓派3B+上实现从硬件控制、摄像头拍照到百度API人脸比对的完整流程。项目代码已开源，欢迎参考与改进。

一、硬件与环境准备

所需硬件

树莓派3B+
Raspberry Pi Camera Module（或USB摄像头）
可选：LED指示灯、杜邦线（用于GPIO交互）

环境配置

系统安装：建议使用Raspberry Pi OS (Legacy)或支持libcamera的版本。

安装依赖库：

sudo apt-get install wiringpi libcamera-dev python3-opencv
pip3 install baidu-aip  # 百度AI SDK

二、C语言控制摄像头拍照

1. 使用wiringPi初始化GPIO

通过C程序控制GPIO引脚（例如触发拍照信号后点亮LED）：

#include <wiringPi.h>void setup_gpio() {wiringPiSetup();pinMode(17, OUTPUT);  // 使用GPIO17控制LED
}

2. 调用libcamera拍照

通过system()函数调用命令行工具libcamera-jpeg实现拍照：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <Python.h>
#include <unistd.h>
#include <string.h>#define WEGET_CMD "libcamera-jpeg -o /tmp/SearchFace.jpg"
#define SEARCHFACE_FILE  "/tmp/SearchFace.jpg"void face_initialize(void){Py_Initialize();// 将当前路径添加到sys.path中PyObject *sys = PyImport_ImportModule("sys");if(sys == NULL){Py_DECREF(sys);}PyObject *path = PyObject_GetAttrString(sys, "path");if(path == NULL){Py_DECREF(path);}PyList_Append(path, PyUnicode_FromString("."));}void get_result() {digitalWrite(17, HIGH);  // 拍照时点亮LEDsystem(WEGET_CMD);if(access(SEARCHFACE_FILE,F_OK) != 0){return result;}digitalWrite(17, LOW);printf("拍照成功\n");PyObject *pModule = PyImport_ImportModule("face_search");//导入face_search.py模块if (!pModule){PyErr_Print();printf("Error: failed to load face.py\n");goto FAILED_MODULE;}printf("1\n");PyObject *pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "search_Face");//获取search_Face函数对象if (!pFunc){PyErr_Print();printf("Error: failed to load search_Face\n");goto FAILED_FUNC;}printf("2\n");PyObject *pValue = PyObject_CallObject(pFunc, NULL);//调用alibabacloud_face函数并获取返回值if (!pValue){PyErr_Print();printf("Error: function call failed\n");goto FAILED_VALUE;}printf("3\n");char *temp = NULL;if  (!PyArg_Parse(pValue, "s", &temp))//解析获取alibabacloud_face函数的返回值，转行为C语言格式{PyErr_Print();printf("Error: parse failed");goto FAILED_RESULT;}printf("4\n");printf("%s|temp = %s\n",__func__,temp);strcpy(result,temp);
FAILED_RESULT:Py_DECREF(pValue);
FAILED_VALUE:Py_DECREF(pFunc);
FAILED_FUNC:Py_DECREF(pModule);
FAILED_MODULE:return result;
}

三、Python调用百度人脸比对API

1. 百度AI平台配置

注册百度AI开放平台，创建人脸识别应用，获取API Key和Secret Key。

2. Python代码实现

import base64
import urllib
import requests
import jsonAPI_KEY = "xxx"
SECRET_KEY = "xxx"def search_Face():url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/search?access_token=" + get_access_token()# image 可以通过 get_file_content_as_base64("C:\fakepath\微信图片_20250321164625.jpg",False) 方法获取payload = json.dumps({"group_id_list": "test1","image": get_file_content_as_base64("/tmp/SearchFace.jpg"),"image_type": "BASE64"}, ensure_ascii=False)headers = {'Content-Type': 'application/json'}response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload.encode("utf-8")).json()result = response.get("result").get("user_list")[0]# {'group_id': 'test1', 'user_id': 'hyx', 'user_info': '', 'score': 96.68011474609375}str_result = f'{result.get("user_id")},{result.get("score")}'print(str_result)return str_resultdef get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False):"""获取文件base64编码:param path: 文件路径:param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息"""with open(path, "rb") as f:content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8")if urlencoded:content = urllib.parse.quote_plus(content)return contentdef get_access_token():"""使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）:return: access_token，或是None(如果错误)"""url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))if __name__ == '__main__':search_Face()

四、联合开发流程整合

1. 整体逻辑

C程序控制摄像头拍照并保存图像。
Python脚本读取图像，调用API进行人脸比对。
根据结果触发GPIO动作（如开门信号）。

2. 封装Shell脚本调用

在C程序中调用Python脚本：
使用Python.h中的函数，实现在c中调用python中的函数并传回数据。

3. 完整代码结构

// main.cint main()
{face_initialize();char result[128] = {0};get_result(result);printf("main.c:%s\n",result);return 0;}

五、优化与注意事项

性能提升：通过共享内存减少I/O延迟。
错误处理：增加拍照失败重试、网络请求超时机制。
安全建议：加密存储百度API密钥，使用HTTPS传输数据。
实时性优化：使用OpenCV边缘计算减少云API依赖。

六、效果演示

【后期补】

结语

通过本文，您已经实现了树莓派上软硬件协同的人脸识别系统。未来可结合MQTT实现物联网控制，或移植到更复杂的边缘计算场景中。完整代码已托管至[GitHub仓库链接]，欢迎Star与Fork！

附录

百度AI人脸识别文档
libcamera官方指南
wiringPi GPIO参考

问题反馈：欢迎在评论区留言交流，或通过GitHub提交Issue。

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