检测到人脸时MQTT发布消息

Mqtt publishing message when face is detected

我正在做一个结合 MQTT 和人脸识别的大学项目,使用 raspberry pi。 首先,我想说的是,人脸识别在单独 运行 时可以正常工作,但在将它与 MQTT 一起应用时,我遇到了一些问题。

在 Try 部分,当一个人被识别或未知时,它每 3 秒发布一次非常好。 奇怪的是,如果我把手放在摄像头前或超出范围,它会继续发送它识别出的最后一个人的 ID。

我希望它要么什么都不做,要么发布 none。

有解决这个问题的想法或建议吗? 提前致谢

编辑 1:基本上正如我所想的那样,它必须与人脸识别部分做更多的事情。当仅使用 opencv 的人脸识别代码时,它 运行s 很顺利。但是当我把手放在相机前面或离开时,事情就变得复杂了,因为捕捉在它看到的最后一件事上冻结了,所以它一直在 printing/publishing 相同的东西上。目前还没有想出办法避免这种情况。任何帮助将不胜感激

import cv2
import json
import time
import datetime as dt
import paho.mqtt.client as mqtt


detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

broker = "*****"
port = *****
username = '*****'
password = '*****'


def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    print("Connected with code: ", rc)
    client.subscribe('test/#')


def on_message(client, userdata, msg):
    print(str(msg.payload))


client = mqtt.Client("Python1")
client.on_connect = on_connect
client.on_message = on_message

client.username_pw_set(username, password)
client.connect(broker, port, 60)

client.loop_start()
time.sleep(1)


def facerecognizer():

    recognizer.read("trainerdir/training.yml")

    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

    # Loading data

    with open('data.json', 'r') as f:
        names = json.load(f)

    # reverse the data
    # NOTE: for k, v !!
    # else it raises error !
    names = {v: k for k, v in names.items()}
    # print(names)
    print("[INFO] Face recognition is starting..")

    cap = cv2.VideoCapture(0)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 360)

    try:

        while True:

            ret, img = cap.read()

            gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

            faces = detector.detectMultiScale(gray,
                                              scaleFactor=1.3,
                                              minNeighbors=5
                                              # minSize = (20,20)
                                              )

            for (x, y, w, h) in faces:
                cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

                roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
                roi_color = img[y:y + h, x:x + w]

                ID, confidence = recognizer.predict(roi_gray)

                if (confidence < 100):

                    ID = names[ID]

                    confidence = "{}%".format(round(100 - confidence))

                    while True:
                        client.publish("Tutorial/", ID + " " + str(dt.datetime.now()))
                        print('ID sent')
                        time.sleep(3)

                    else:
                        client.publish("Tutorial/", 'None')
                        print('ID sent')
                        time.sleep(3)

                    client.loop_forever()

                else:
                    ID = "Unkown"
                    confidence = "{}%".format(round(100 - confidence))
                    print(ID, dt.datetime.now())
                    while True:
                        client.publish("Tutorial/", ID + " " + str(dt.datetime.now()))
                        print('ID sent')
                        time.sleep(3)
                    else:
                        client.publish("Tutorial/", 'None')
                        print('ID sent')
                        time.sleep(3)

                    client.loop_forever()

    # except UnboundLocalError:
    #     print("Error occured. Exitting..")

    except KeyboardInterrupt:
        pass
    except KeyError as K:
        print(K)
        print('[INFO] Name Value is a string and not an integer')

    print("[INFO] Exiting program..")
    cap.release()

从关于 mqtt 客户端的文档来看,您似乎误用了 client.loop_forever() 方法。

http://www.steves-internet-guide.com/loop-python-mqtt-client/

TLDR

  • 在循环中使用 client.loop(timeout) 来控制更新处理。
  • 使用 client.loop_start() 启动一个新线程来为您处理更新。
  • 使用 client.loop_forever() 来阻止和处理更新。

因为你已经调用了client.loop_start(),所以你不需要调用loop_forever()。从您的代码中删除这些调用应该可以解决问题。

旁注:您的 time.sleep(3) 调用可以移动到循环的末尾,因为无论采用哪种条件路径,它都应该发生。

通过使用 if True: 而不是 while True: 我修复了它。我还删除了 subclient.loop_forever() 并且它工作正常。 这是与我发布到问题

的代码不同的示例代码
   for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
        # roi_color = img[y:y + h, x:x + w]

        ID, confidence = recognizer.predict(roi_gray)

        # 0 is 100% accuracy , and 100 is 0% accuracy
        if (confidence < 100):

            ID = names[ID]
            if True:

                subclient.publish("project/IDReceiver", ID + " " + str(dt.datetime.now()))

                print('ID sent')
                time.sleep(3)

            # subclient.loop_forever()

        else:
            ID = "Unknown"
            if True:

                subclient.publish("project/IDReceiver", "Unknown " + str(dt.datetime.now()))

                print('ID sent')
                time.sleep(3)