Labview2019+python3.6实现人脸识别（一）
开发环境win10(64位）
开发语言Labview2019(64位）+python3.6（64位）
数据库是ACCESS2010，另外在64位系统上想要访问ACCESS需要下载安装64位数据库引擎：https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=13255
Labview需要单独安装的模块是VAS：视觉采集软件，可以在NI官网下载离线包。
python用到的模块有opencv-python，numpy,pypyodbc，dlib（dlib在windows系统下的安装方式，请自行百度，建议采用离线安装）。
设计思路：Labview搭建可视化界面，主要实现采集图像，保存图像，保存图像对应的姓名、工号等信息到数据库；
python主要实现图像中人脸特征向量的提取、以及特征向量的保存和特征向量的欧式距离的计算（也就是识别新图像中的人脸是谁）
注意：本项目为个人项目，目前只在win10（64位）系统上验证，其他环境可否尚待感兴趣的小伙伴们验证（但我觉得win7（64位）应该没问题）；另外，Labview2019支持python2.7和3.6版本的调用，其他版本会出现不可知的错误，同时要注意Labview64位必须和python64位使用，不能调用python32位。同时，我在电脑上安装labview2019的32位版本也不能调用32位版本的python3.6（一脸懵逼）。
今天先说一下Labview部分，明天再说python部分，python部分没啥说的，网上现成的资源有的是，主要在于Labview调用。
主界面展示一下：（请忽略本人）
两个线程，四个事件。
线程一：摄像头采集图像——这个线程一直循环工作（没有考虑过合不合理，那不是我的水平能达到的）
线程二：四个事件——拍照、保存图像、训练人脸特征向量、人脸识别
线程一：
需要VAS模块，借用的是自带例程。
循环采集图像也没啥可说的。
首先，开启摄像头（所有语言都是这个样子），因为我调用的是USB摄像头（或者电脑自带摄像头），所以使用IMAXdx Open Camera.vi，然后创建一个IMAXdx类的属性节点，然后为这个属性节点设定一些参数，图中没有注释的两个参数是相关的，就是为了设置相机留出多少缓存为之后的数据提供空间。HardwareRequeueBufferListThreshold就是一个默认的关键词，它告诉相机我要设定一个阈值，你按照我设定的阈值给我留出空间来，然后设定了一个50，就是让相机给留出50%的缓存。
然后，Configure Grab.vi设置一下缓存区的大小，能够改变采集速率；同时创建IMAQ，相当于cv2.namedWindow()。
接着，开启一个while循环，在循环内部不断获取图像，同时判断图像是否更新，如果更新就将新图像替换原有图像；
最后，退出循环后要将IMAQdx关闭，清除设置，释放摄像头，关闭所有窗口（这不就是release()和destroyAllWindows()么）
线程二：
事件“拍照”：
imgage_data控件和“看看”控件属性是不一样的（请注意）
事件“保存”
首先调用了一个子vi，用来登记拍照者的一些信息，并将其保存到数据库中；然后，当接收到以上信息登记完成后，将图片保存到指定文件夹中，这里可以不开启对话框，直接保存。
（“信息.vi”中就是和access数据库通讯的东西，人员信息你们就自己想吧，我设置的是名字，部门和工号，将工号作为唯一标识识别人脸，同时支持同一人多次存入人脸，可以提高识别的准确性；人脸图片也和自动追加编号，比如你的工号为110，第一次存入人脸，先读数据库有没有你的工号，没有就将你的图片命名为110_0.png；如果有你的信息，就去读取你有多少条记录，假如你以保存了5次，那就将再次保存的图像命名为110_5）
事件“特征训练”
调用了Feature.py脚本。三个输入参数，都是字符串类型，一个输出变量——bool类型
事件“人脸识别”：
这里要用到IMAQdx Get Image Data.vi，它可以将图像直接转换为一维数组；然后我先调用了一个”人脸识别.vi“的子vi，如下
在这个子vi中，我再次调用了一个Face_recognition.py的脚本，输入参数是图像的一维数组（uint8），和人脸特征向量文件路径（字符串）；输出就是工号(字符串)。
以上就是labview部分，明天有时间再写python部分的。晚安