Question

我正在使用树莓派将MQTT和人脸识别结合在一起的大学项目。首先，我想说的是，人脸识别在单独运行时可以正常工作，但是在将其与MQTT结合使用时，我遇到了一些麻烦。

在“尝试”部分中，当一个人被识别或未知时，每3秒发布一次就很好。奇怪的是，如果我将手放在相机前面或超出范围，它会继续发送已识别出的最后一个人的ID。

我希望它什么都不做或不发布。

是否有解决此问题的想法或建议？预先感谢

编辑1：基本上，正如我所知道的，它必须与面部识别部分做更多的工作。当仅使用使用opencv的人脸识别代码时，它可以平稳运行。但是当我将手放在相机前或离开相机时，事情变得复杂了，因为捕获的图像冻结在最后看到的东西上，因此它会继续打印/发布相同的东西。尚未找到避免这种情况的方法。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()

Answer 1

从mqtt客户端的文档中，您似乎在滥用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)来控制更新的处理。
使用client.loop_start()启动一个新线程来为您处理更新。
使用client.loop_forever()阻止和处理更新。

由于您已经致电client.loop_start()，因此无需致电loop_forever()。从代码中删除这些调用应该可以解决问题。

侧面说明：您的time.sleep(3)调用可以移至循环的末尾，因为无论采用哪种条件路径都应该发生。

Answer 2

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

检测到人脸时，Mqtt发布消息

2 个答案: