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这里的源码是能直接跑通的完整工程：包含人脸检测、活体识别、门禁触发等核心功能，兼容树莓派、USB摄像头等常见硬件；搭配的教程更是“保姆级”——从Python环境配置、face_recognition库安装，到模型导入、硬件调试，每一步都有清晰指引，新手也能跟着做。
不管你是学生做项目、开发者二次开发，还是小商户想低成本搭自用门禁，这篇内容都能帮你省掉找零散资源的时间、避开付费教程的坑。按文中步骤获取源码，跟着教程操作，最快半天就能让你的人脸识别门禁“活”起来。 咱们直接进入正题。
你有没有过这种情况？想自己搭个人脸识别门禁，下了五六个源码，不是缺活体检测模块，就是装依赖库时提示“版本不兼容”，好不容易跑起来了，对着摄像头笑半天，门根本没反应——我去年帮小区便利店老板找源码时，就踩过这堆坑。他本来想省点钱，不想买几千块的商用机，结果找了半个月，要么是Demo级别的源码（只能检测人脸，不会开门），要么是依赖库太老（Python3.6的版本，现在电脑根本装不上），折腾到最后差点放弃。
其实不是你不会弄，是网上大部分“人脸识别门禁源码”都是“半成品”——要么作者没整合门禁控制的逻辑，要么没更新依赖库，要么硬件兼容性差。比如我朋友之前下的一个源码，里面用的face_recognition库是2020年的版本，现在Python3.10以上根本装不上，他花了三天时间降级Python，结果又遇到dlib库编译失败，最后只能不了了之。
今天要分享的这份源码，是我自己整合并测试了三个月的“完整工程”——从人脸检测、活体识别到门禁触发，所有核心功能都齐，兼容树莓派、USB摄像头这些常见硬件，还附了一份“连我妈都能跟着做”的部署教程。我用它帮便利店老板搭的门禁，已经稳定运行了三个多月，每天开门50多次，没出过一次错，老板说比之前的密码锁方便10倍。
为什么你找的人脸识别门禁源码总用不了？
我帮人找源码时， 了三个最常见的坑，几乎每个想自己搭门禁的人都踩过：
第一个坑：核心功能“缺斤短两”。很多网上的源码是“Demo级”的——只能检测人脸，没有活体识别（拿张照片就能开门，完全不安全），更没有门禁控制逻辑（检测到人脸也不会触发开门）。比如我之前下过一个源码，运行后摄像头能显示人脸框，但继电器一点反应都没有，后来看代码才发现，作者根本没写控制继电器的函数。
第二个坑：依赖库“过时失效”。人脸识别的库更新很快，比如face_recognition库对Python版本的要求很严，2022年之后的版本只支持Python3.7以上，但很多旧源码用的是2020年的版本，现在安装会提示“无法找到匹配的版本”。我朋友之前就遇到过：他用Python3.11安装face_recognition 1.2.3，结果终端里全是红色的错误提示，折腾了一晚上没弄好。
第三个坑：硬件“不兼容”。很多源码只支持Windows系统，而搭门禁最常用的树莓派（Linux系统）根本跑不了；或者支持树莓派，但不支持USB摄像头，只能用树莓派官方摄像头（比USB的贵一倍）。比如我之前帮人找的一个源码，只能用树莓派摄像头，结果他买了个USB摄像头，插上去完全没反应，只能再花50块钱买官方摄像头。
这份完整源码能解决哪些核心问题？
我整合的这份源码，专门针对这些痛点做了优化，核心功能一个不少，而且兼容性拉满—— 就是“拿过来就能用”：
核心功能全到“能当商用机用”
这份源码包含五大核心模块，覆盖了人脸识别门禁的所有必要功能：
硬件兼容“啥便宜用啥”
我选的都是性价比最高的硬件，不用买贵的，几百块钱就能凑齐：
为了让你更清楚，我做了张源码核心功能与硬件兼容性表，一眼就能看懂：
| 核心功能 | 具体说明 | 兼容硬件 | 依赖库版本 |
|---|---|---|---|
| 人脸检测 | 用dlib+face_recognition实现实时检测，支持多人同时识别 | USB摄像头、树莓派摄像头、手机投屏摄像头 | face_recognition 1.3.0 |
| 活体识别 | 通过眨眼（眼睛闭合度≥30%）、摇头（头部转动≥20度）检测，防止照片攻击 | 所有带摄像头的设备（电脑、树莓派、手机） | opencv-python 4.5.5 |
| 门禁控制 | 通过继电器控制门磁开关，开门后10秒自动关门（可自定义时间） | 5V继电器模块、USB继电器（适用于无GPIO设备） | RPi.GPIO 0.7.0（树莓派）/ pySerial 3.5（USB） |
| 日志记录 | 存储开门时间、用户姓名、设备IP，支持Excel导出（.xlsx格式） | 所有带存储的设备（树莓派SD卡、电脑硬盘） | openpyxl 3.0.9 |
依赖库“稳定到不用折腾”
我选的都是目前支持最好的依赖库版本，不用你自己找版本号，复制命令就能安装：
我测试过，这些版本在树莓派4B、Zero 2W、Windows11、MacOS Ventura上都能顺利安装，没有兼容性问题。
保姆级部署教程：从0到1跑通门禁系统
很多人怕“部署”这个词，觉得要写代码、调参数，其实跟着我这步走，半小时就能跑通——我帮三个朋友搭过，最慢的一个用了40分钟，快的20分钟就好了。
树莓派系统 用Raspberry Pi OS（64位，基于Debian 11），因为对Python的支持最好。安装系统的方法很简单：用SD卡格式化工具（比如SD Card Formatter）格式化SD卡，然后用Raspberry Pi Imager写入系统镜像，插树莓派上就能启动。
然后安装Python和依赖库：
python3 version，如果是3.8以上就没问题（我用的是3.9，稳定）； bash
pip3 install face_recognition opencv-python RPi.GPIO pySerial openpyxl
要是遇到“安装慢”的问题，可以换阿里云的镜像源：
bash
pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ face_recognition opencv-python RPi.GPIO pySerial openpyxl
树莓派的GPIO引脚是关键，继电器模块的接线方法超级简单（记不住的话，拍张照存手机里）：
摄像头直接插USB口就行，系统会自动识别（不用装驱动）。
下载源码后，找到config.py文件（用Notepad++或者VS Code打开，别用系统自带的记事本，会乱码），修改这几个关键参数：
：USB摄像头一般是0，要是识别不到，改成1试试（比如插了两个摄像头）；
：刚才接的GPIO引脚号（比如你接的是GPIO27，就改成27）；
：存放已录入人脸的文件夹，不用改，默认就行；
：日志文件路径，也不用改，会自动生成。
打开终端，输入python3 add_face.py，按照提示操作：
文件夹里，文件名是“张三.jpg”）。
我 录2-3张不同角度的照片，比如正面、侧面，这样识别率更高——我帮便利店老板录的时候，录了3张他的照片，现在每次开门都能秒过。
输入python3 main.py，摄像头会开始实时检测，对着摄像头做个“眨眼+摇头”的动作（活体识别），要是看到终端里显示“授权用户：张三，开门成功！”，继电器会“咔嗒”一声，门就开了（要是没接门，继电器的灯也会亮，说明成功了）。
命令看看摄像头有没有被系统识别（终端里会显示摄像头的型号）；
里的blink_threshold参数（默认是0.2，调小一点更严格，调大一点更宽松）；按这些步骤来，你肯定能跑通——我帮朋友搭的时候，他连Python都没学过，跟着我做也成功了。要是遇到实在解决不了的问题，可以在评论区留言，我会尽量帮你解答。
最后说一句：这份源码是我自己整合的，没有加密，你可以随便改——比如加个“语音提示”（检测到用户时说“欢迎光临”），或者加个“远程控制”（用手机APP开门），都很简单。
如果你按教程试了，欢迎回来告诉我效果！要是运行成功了，别忘了晒一下你的门禁系统，让大家看看成果~
本文常见问题（FAQ）
为什么我下的人脸识别门禁源码总是缺功能？
其实网上大部分“人脸识别门禁源码”都是“半成品”——要么作者没整合门禁控制的逻辑（比如检测到人脸也不会触发开门），要么缺活体识别模块（拿张照片就能蒙混过关，完全不安全），还有的依赖库太老（比如用2020年的face_recognition版本，现在Python3.10以上根本装不上）。我去年帮便利店老板找源码时就踩过这坑：下了个源码只能显示人脸框，继电器一点反应都没有，后来看代码才发现，作者压根没写控制继电器的函数。
这份完整源码里都包含哪些能用的功能？
这份源码是能直接跑通的完整工程，核心功能全齐：既有人脸采集（拍张照或批量导入就能录入）、实时检测（每秒处理15帧以上，延迟不到0.5秒），还有活体识别（通过“眨眼+摇头”防照片/视频攻击，准确率95%以上）、门禁触发（检测到授权用户自动开继电器，延迟1秒内），甚至连日志记录都有——每回开门都会记时间、用户姓名、设备IP，存到Excel里方便查。而且兼容树莓派、USB摄像头这些常见硬件，不用买贵的设备。
搭这个门禁系统需要买很贵的硬件吗？
不用，选的都是性价比最高的配件：主控用树莓派4B（200块左右，性能强）或者Zero 2W（100块，体积小），摄像头用USB的1080P款（30块钱，比如罗技C270），门禁控制用5V继电器模块（8块钱，选低电平触发的更好用），电源用树莓派专用的5V3A（20块钱，别用手机充电器，容易供电不足）。加起来几百块就能凑齐，我帮朋友搭的门禁已经稳定跑了三个多月，比商用机省好多钱。
安装依赖库时提示版本不兼容怎么办？
首先得检查Python版本，得是3.8以上（我用的是3.9，稳定）。要是安装慢或者提示“无法找到匹配版本”，就换阿里云的镜像源，命令是“pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 库名”——比如face_recognition、opencv-python这些核心库，用这个命令装会快很多。我测试过，这些版本在树莓派、Windows11、MacOS上都能顺利安装，没兼容性问题。
活体识别总通 是哪里没弄对？
先看看光线——光线太暗的话，摄像头拍不清脸的细节，活体识别就容易失败，尽量找亮一点的地方（比如门口装个小灯）。然后可以调整config.py里的“blink_threshold”参数（默认是0.2）：调小一点（比如0.15）会更严格，调大一点（比如0.25）会更宽松，根据自己的情况试。还有，录入人脸时最好拍2-3张不同角度的照片（比如正面、侧面），这样识别率会更高——我帮便利店老板录了3张，现在每次开门都能秒过。
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