手把手教你 python 人臉識別自動開機

pythondict發表於2020-04-24
Python

演示視訊：https://www.bilibili.com/video/BV1L7411f7R...

是不是厭煩了每次回家都要點選按鈕開啟電腦的操作？

你如果有看過我以前的推送，是不是厭煩了每次回家都要喊“echo，turn on my pc”，讓智慧音響開啟電腦的操作？

現在，我們有一個全新的操作，坐到椅子上就能讓電腦開機！

（避免你跟我一樣，擁有一口蹩腳的英語，讓echo聽不懂的尷尬）

本教程所需要的工具及應用：

1.一個樹莓派3
2.一個可在樹莓派3上執行的攝像頭（我用的是羅技C270，樹莓派官方攝像頭也可以）
3.Python3
4.路由器一臺，及支援WakeOnLan的主機（大部分都支援）

如果你只是想在windows/macos上嘗試一下人臉識別而不需要進行自動開機，則需要：

1.Python3
2.一個可執行的攝像頭

自動開機效果演示：

1. 安裝必要的python元件

windows/macOS:

pip install opencv-python

非常簡單，和樹莓派的安裝複雜度不是一個級別的。

樹莓派：

在樹莓派上的安裝過程比較複雜，需要耐心折騰，分為以下步驟：

1.1 安裝Cmake等編譯openCV原始碼的工具
sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
1.2 安裝幾種常見格式的影像操作的包
sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
1.3 安裝視訊操作的包
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev  
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
1.4 openCV用於影像/GUI展示的功能依賴highgui模組，為了編譯它我們需要安裝libgtk2.0-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
1.5 額外依賴
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
1.6 當然，還要安裝構建Python擴充套件所需要的標頭檔案
sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev
1.7 下載並編譯opencv和opencv_contrib的原始碼

下載並解壓：

cd ~
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.zip
unzip opencv.zip 
wget -O opencv\_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv\_contrib/archive/4.1.0.zip
unzip opencv\_contrib.zip

編譯：

cd ~/opencv-4.1.0/
mkdir build & cd build 
cmake -D ENABLE\_PRECOMPILED\_HEADERS=OFF \\ -D CMAKE\_BUILD\_TYPE=RELEASE \\ -D CMAKE\_INSTALL\_PREFIX=/usr/local \\ -D INSTALL\_PYTHON\_EXAMPLES=ON \\ -D OPENCV\_EXTRA\_MODULES\_PATH=~/opencv\_contrib-4.1.0/modules \\ -D BUILD\_EXAMPLES=ON ..
make -j4 
make install 
make ldconfig

PS：請注意你自己放置的目錄和版本的區別，make -j4 是四執行緒進行編譯，過程大約需要2-3個小時，如果說j4編譯失敗，請去掉-j4這個引數，直接make (單執行緒，這樣大約需要6-9個小時).

2. 測試你的攝像頭

編寫如下的Python檔案，test.py：

執行本程式：

python test.py

如果成功，你將會看到你的攝像頭燈亮起（如果有燈的話），螢幕出現兩個視窗，一個是彩色的，一個是灰色的。

你還可以在讀取到frame後對frame進行操作，如

frame = cv2.flip(frame, -1) # 垂直反轉攝像頭圖形

對攝像頭進行垂直翻轉。

2. 人臉識別

人臉識別模組我們將使用Haar級聯分類器，我們自己蒐集人臉圖片然後進行訓練是比較麻煩的，好在openCV已經提供了相關的人臉識別XML檔案，使用這些檔案我們就能直接進行人臉或笑臉的識別，下載地址：

https://github.com/opencv/opencv/tree/mast...

我們程式碼需要用到裡面的 haarcascade_frontalface_default.xml ，當然，如果你想嘗試別的識別也可以進行下載。

編寫如下的Python檔案，test2.py:

執行本程式：

python test2.py

如果成功，當有人臉出現在攝像頭範圍內，則會被用藍色框框畫起來。如圖所示：

3. 獲取你的人臉資料作為訓練集

好了，我們剛剛成功識別了人臉，現在我們需要識別出某個人臉是某個人，比如當我出現在鏡頭中，它要識別出這個人就是“幻象客”。

新建資料夾train_data，用於儲存拍攝下來的人臉，一共拍攝五十張人臉圖片，get_train_data.py：

4. 訓練剛剛得到的資料

拍攝完我們的影像後，我們還需要對這些圖片進行訓練，train.py:

訓練完成後，當前資料夾會出現trainer.yml檔案，這就是我們所需要的模型檔案。

5.實體物件並通知裝置自動開機

現在我們就可以使用剛剛訓練出來的模型檔案，對人臉進行檢測，以識別出該人臉的實體物件。

recognize.py 程式碼如下:
如果你只是在windows或者macOS上執行，直接把wake_on_lan函式呼叫去掉即可。

其中，在標記人臉部分，由於我們的訓練集數量少，我把識別到的人臉然後開機的閾值調到了40，避免無法自動開機的尷尬之處，當識別到的人臉的信度大於40，這個人臉對應的名字是我的時候，才會進行開機操作。

這麼低的信度也不需要擔心識別到別人的臉也開機，經過測試，陌生人的臉大約只有10~20的信度。當然，如果你還是擔心，可以把訓練集增加，然後調高該判斷的信度閾值。

wake_on_lan()函式中的引數，是你需要自動開機的電腦的mac地址。wake on lan 簡稱WOL，它能讓你使用路由器通過LAN埠對某個裝置進行開機的操作。本推送中的自動開機使用到的功能就是這個。你需要在路由器的管理頁面中，看到本機的mac地址，並送入這個函式中。

在樹莓派上執行這個Python檔案，將臉湊到攝像機前，就會將mac地址對應的裝置開機（當然，這個裝置要連著路由器才行）。

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思考一下，其實當訓練集夠多的時候，準度是相當高的，如果你的照片已經儲存在某些資料庫中，比如嘗試過人臉識別通過火車站。那麼通過監控攝像頭獲取你每天的日常路線將輕而易舉。這是一件比較可怕的事，我們需要認真思考新時代的人臉識別技術的應用範圍了。

歡迎檢視本系列的其他教程：

系列教程一， 本文章用到了該文章中提到的wake on lan.

1. 利用智慧音響語音控制電腦開關機

系列教程二

2. 語音控制 - 改造普通風扇

系列教程三

3. 語音控制 - 改造普通檯燈

我們的文章到此就結束啦，如果你希望我們今天的Python 教程，請持續關注我們，如果對你有幫助，麻煩在下面點一個贊/在看哦有任何問題都可以在下方留言區留言，我們都會耐心解答的！

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