人脸识别是一个非常酷的技术，在移动支付、安防、娱乐等众多领域有着非常广泛的应用，今天就带大家一起来体验一下如何利用dragonboard 410c来实现人脸识别功能，这里我们使用的是USB摄像头，连接Dragoboard 410c开发板，开发板上运行Linux debain操作系统，通过Python脚本和OpenCV来实现人脸识别处理。

首先我们利用Dragoboard 410c开发板硬件环境搭建智能**监控摄像头，搭建好自己的开发环境，如上图所示，然后我们就可以开始编写我们的人脸识别程序了，这里使用的是Python的cv2库来实现摄像头数据的采集和人脸识别，具体代码如下：

#!/usr/bin/env python

import cv2, sys

import numpy as np

DEVICE_NUMBER = 0

FONT_FACES = [

cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,

cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,

cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX

]

if len

# Init the Cascade Classifier

faceCascade = cv2.CascadeClassifier

# Init webcam

vc = cv2.VideoCapture

# Check if the webcam init was successful

if vc.isOpened

else:

sys.exit

# If webcam read successful, loop indefinitely

i = 0

while retval:

# Define the frame which the webcam will show

frame_show = frame

if i%5 == 0:

# Convert frame to grayscale

frame = cv2.cvtColor

# Detect objects and return an array of faces

faces = faceCascade.detectMulTIScale

# Draw a rectangle around the faces

for

# Show the image on the screen

cv2.imshow

# Grab next frame from webcam

retval, frame = vc.read

# Exit program after waiTIng for a pressed key

if cv2.waitKey(1) == 27:

break

i += 1

以上就是整个python实现的人脸识别代码，在代码中我们利用了opencv的机器学习，所以还需要一个分类文件，这个文件利用xml文件进行描述，这是采用opencv提供的人脸是被分类器，这里已经训练好，可以直接用就可以，具体的文件大家可以到http://pan.baidu.com/s/1milnAnY，下载后和代码文件放在同一个文件夹下即可，大家也可以到opencv 官网上下载。

介绍好代码后，我们就可以来进行测试了，我们新建一个文件夹 mkdir face_test，然后新建一个文件face_test.py，打开该文件，然后复制上述代码到文件，保存，然后按照上述方法到http://pan.baidu.com/s/1milnAnY上下载xml文件放入到该文件夹下，接着使用chmod 777 face_test.py修改Python脚本的权限，改为可执行文件，接着拔掉鼠标欧连接上USB网络摄像头，就可以开始进行测试了，测试运行脚本代码如下：

python face_test.py frontalface_default.xml 其中frontalface_default.xml是下载的xml文件，训练好的分类器。

运行后如果你对准脸，就可以看到有一个红色的矩形框标注你的脸部，表示识别检测到你的脸部，这里具体涉及到肖像权，不展示演示结果图片了。