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用 OpenMV 做一个“看脸”（其实是看卡）的智能门禁：从零搭建全过程

你有没有想过，自家门口那扇老式铁门，也能变得像科幻电影里一样——人还没靠近，锁就自动开了？
当然，我们不是真的靠“看脸”解锁（OpenMV 虽强，但跑不动人脸识别大模型），而是通过识别一张卡片、一个图案、甚至是一枚贴纸来判断是否放行。整个系统成本不过两三百块，代码不到50行，却能实现非接触、可编程、带记录的现代门禁功能。

核心主角就是这块小板子：OpenMV。它看起来像个微型摄像头，其实是个“会思考的眼睛”。今天我就带你一步步把它变成家门口的智能守卫。

为什么选 OpenMV？因为它够“傻瓜”

先说个现实问题：你想做个视觉识别项目，传统做法是啥？

• 搞个树莓派 + USB摄像头；
• 安装 Linux 系统；
• 配 OpenCV；
• 写 Python 脚本；
• 外接一堆电源线和显示器……

结果设备比门锁还大，功耗堪比台灯，调试三天才点亮 LED。

而 OpenMV 的出现，就是为了打破这种繁琐。它是专为嵌入式视觉设计的小型化模块，集成了摄像头、处理器、RAM 和 MicroPython 运行环境。你可以直接用类似 Python 的脚本控制它，不用管底层驱动、内存管理或者操作系统。

换句话说：你会写 Python，就能让这颗“电子眼”看懂世界。

我手上这块是 OpenMV Cam H7 Plus，主频480MHz，支持640×480分辨率拍摄，运行一个颜色识别算法只要几十毫秒。最关键的是——它能独立运行，插上电就开始干活，完全不需要连接电脑。

核心思路：不是“认人”，是“认物”

我们的目标很明确：当授权用户展示特定物体时，门自动打开。

这个“物体”可以是：

• 一张红色塑料卡（颜色识别）
• 一个印有 AprilTag 的钥匙扣（标签识别）
• 一张定制图案的纸片（模板匹配）

相比指纹或密码，这种方式无需物理接触；相比人脸识别，它对算力要求极低，更适合在边缘端实时处理。

整个系统的逻辑非常清晰：

1. 摄像头拍照；
2. 判断图中有没有“正确的东西”；
3. 有 → 开锁；没有 → 不动；
4. 开完3秒后自动上锁。

就这么简单。

硬件怎么搭？四样东西搞定

别被“智能系统”吓到，实际硬件组成极其精简：

接线也很直观：

• OpenMV 的某个 GPIO 引脚（比如 P0）接到继电器的信号输入端；
• 继电器输出端串联在电磁锁的供电回路中；
• 所有设备共地。

这样，OpenMV 输出高电平 → 继电器吸合 → 电磁锁断电释放 → 门打开。

⚠️ 注意安全：电磁锁通常工作在12V以上，务必做好高低压隔离。建议使用光耦继电器模块，避免反向电流损坏 OpenMV。

如果你还想更进一步，加个 ESP-01S Wi-Fi 模块，串口连上 OpenMV，每次开门都能往服务器发一条日志：“2025-04-05 14:32，ID=5 的员工已进入”。

软件怎么写？一行一行讲明白

下面这段代码，就是整个门禁系统的“灵魂”。

import sensor, image, time, pyb # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 320x240 sensor.skip_frames(time=2000) sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) # 定义红色阈值 (LAB格式) red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 设置继电器引脚 relay_pin = pyb.Pin("P0", pyb.Pin.OUT_PP) relay_pin.low() # 初始锁定 while True: img = sensor.snapshot() # 查找符合颜色的区域 blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100) if blobs: max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) print("Detected at (%d, %d)" % (max_blob.cx(), max_blob.cy())) relay_pin.high() # 开锁 time.sleep(3) # 保持3秒 relay_pin.low() # 上锁 time.sleep_ms(50)

我们来逐段拆解它的“思维过程”：

第一步：告诉摄像头“你要看清什么”

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

设置成彩色模式（RGB565），方便做颜色识别；分辨率设为 QVGA（320x240），既保证视野又不至于拖慢速度。

第二步：固定曝光和白平衡

sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False)

这是关键！如果让摄像头自动调节增益和白平衡，每次光照稍变，颜色就会漂移。关掉自动，才能稳定识别同一张红卡。

第三步：定义“什么是红色”

red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)

这里用的是LAB 色彩空间，比 RGB 更接近人眼感知。三个通道分别是：

• L：亮度（30~100）
• A：红绿色调（15~127 表示偏红）
• B：黄蓝色调（15~127 同样表示偏红）

这个数值不是瞎写的。你需要用 OpenMV IDE 自带的“阈值编辑器”工具，在真实环境下取样几次，找到最稳定的范围。

第四步：看到目标就开锁

blobs = img.find_blobs([...]) if blobs: relay_pin.high() time.sleep(3) relay_pin.low()

find_blobs()会返回所有符合条件的颜色块。我们取面积最大的那个，防止误触发。一旦检测到，立刻拉高 GPIO，驱动继电器。

延时3秒是为了让人顺利通过，之后自动恢复锁定状态。

除了“红卡”，还能怎么识别？

颜色识别最简单，但也最容易翻车——阴天、背光、反光都可能导致失败。那怎么办？换方法！

方法一：用 AprilTag 标签，精准又防伪

AprilTag 就像是二维码和 AR Marker 的结合体，长得像一个小方块，里面是黑白格子组成的编码图案。

优点非常明显：

• 可以给每个标签分配唯一 ID；
• 抗干扰能力强，轻微污损也能识别；
• 支持姿态估计，理论上还能测距离。

代码也超级简单：

tags = img.find_apriltags(families=image.TAG36H11) for tag in tags: if tag.id == 5: # 只有 ID=5 的卡才允许通行 relay_pin.high() time.sleep(3) relay_pin.low()

你可以打印几个不同 ID 的标签，分别对应管理员、普通员工、访客，轻松实现权限分级。

而且这种标签很难伪造——随便画个方块根本骗不过算法。

方法二：模板匹配，适合复杂图案

如果你想识别一张带 logo 的卡片、一个卡通形象，可以用“模板匹配”。

原理就是：先把标准图像存进 OpenMV（比如叫template.bmp），然后每一帧都拿去比对相似度。

template = image.Image("/template.bmp") r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=image.SEARCH_EX) if r: print("Match found!") relay_pin.high() time.sleep(3) relay_pin.low()

0.70是匹配阈值，意味着相似度超过70%才算成功。step=4表示跳格搜索，加快速度。

缺点是对角度、缩放敏感，最好正对着拍。但胜在灵活，几乎任何静态图案都能识别。

实际部署中的坑，我都踩过了

你以为写完代码就能万事大吉？Too young.

我在实验室测试时一切正常，一搬到走廊立马失灵。原因五花八门：

问题1：光线一变，颜色全崩

解决办法：
- 固定曝光时间（sensor.set_exposure_us(10000)）；
- 加装补光灯（推荐暖白光LED条）；
- 或者干脆放弃颜色识别，改用 AprilTag。

问题2：继电器咔哒响，但锁打不开

排查发现：电磁锁启动电流大，而 OpenMV 的电源带不动。必须分开供电，且共地连接可靠。

另外记得给继电器并联一个续流二极管，否则断开瞬间的反电动势可能烧毁电路。

问题3：误识别，陌生人也能进门

加一层确认机制：

confirmed = 0 if blobs: confirmed += 1 else: confirmed = max(0, confirmed - 1) if confirmed >= 2: # 连续两帧识别成功才触发 relay_pin.high() time.sleep(3) relay_pin.low() confirmed = 0

这样能有效过滤瞬时干扰。

还能怎么升级？让它变得更聪明

基础版搞定了，接下来可以玩点高级的：

✅ 加蜂鸣器提示音

• 成功：短“滴”一声；
• 失败：长“呜——”一声。

✅ 加状态灯

• 红灯常亮：待机；
• 绿灯闪：识别成功；
• 蓝灯闪：联网上传中。

✅ 接 SD 卡记日志

每条记录包括时间、识别类型、坐标、置信度，出问题了随时回溯。

✅ OTA 更新识别参数

通过 Wi-Fi 模块远程修改颜色阈值或替换模板图，不用每次都拆机器。

总结一下：谁适合做这个项目？

这套系统特别适合以下场景：

• 学生宿舍门禁（每人发个彩色卡）
• 小型办公室进出管理（用 AprilTag 员工卡）
• 实验室设备间管控（防止无关人员进入）
• 智能家居联动（识别手势图标触发场景）

它的最大优势不是多先进，而是够简单、够便宜、够可靠。一套下来硬件成本不超过300元，开发周期一天以内，还能作为教学案例让学生理解“感知-决策-执行”的完整闭环。

更重要的是，你不再是在“跑通一个例程”，而是在构建一个真正可用的智能终端。

如果你正在寻找一个既能练手又有实用价值的嵌入式项目，不妨试试用 OpenMV 做一个属于你的智能门禁。
当你第一次看到那扇门因为你手中的一张小卡片缓缓打开时，那种成就感，不亚于造出一台机器人。

对了，文中的完整代码我已经打包好，关注公众号回复“openmv-door”即可获取。
如果你在实现过程中遇到任何问题，欢迎留言交流。