教你用Python人臉識別自動開機，值得收藏

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”，讓智能音箱打開電腦的操作？

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）

這里還要注意：光理論是不夠的，這里順便總大家一套2020最新python入門到高級專案實戰視頻教程，可以去小編的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（數字的諧音）轉換下可以找到了，還可以跟老司機交流討教！

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 上運行的攝像頭（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，及支持 WakeOnLan 的主機（大部分都支持）

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. 一個可運行的攝像頭

自動開機效果演示：

1. 安裝必要的 python 組件

windows/macOS:

pip install opencv-python

非常簡單，和樹莓派的安裝復雜度不是一個級別的，

樹莓派：

在樹莓派上的安裝程序比較復雜，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 安裝視頻操作的包

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev  
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev

1.4 openCV 用于影像 /GUI 展示的功能依賴 highgui 模塊，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 擴展所需要的頭檔案

sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev

1.7 下載并編譯 opencv 和 opencv_contrib 的原始碼

下載并解壓：

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，程序大約需要 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. 測驗你的攝像頭

撰寫如下的 Python 檔案，test.py：

運行本程式：

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），螢屏出現兩個視窗，一個是彩色的，一個是灰色的，

你還可以在讀取到 frame 后對 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

人臉識別模塊我們將使用 Haar 級聯分類器，我們自己搜集人臉圖片然后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：

github.com/opencv/opencv/tree/mast...

我們代碼需要用到里面的 haarcascade_frontalface_default.xml ，當然，如果你想嘗試別的識別也可以進行下載，

撰寫如下的 Python 檔案，test2.py:

運行本程式：

python test2.py

如果成功，當有人臉出現在攝像頭范圍內，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”，

新建檔案夾 train_data，用于保存拍攝下來的人臉，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

拍攝完我們的影像后，我們還需要對這些圖片進行訓練，train.py:

訓練完成后，當前檔案夾會出現 trainer.yml 檔案，這就是我們所需要的模型檔案，

5. 物體物件并通知設備自動開機

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，以識別出該人臉的物體物件，

recognize.py 代碼如下:
如果你只是在 windows 或者 macOS 上運行，直接把 wake_on_lan 函式呼叫去掉即可，

其中，在標記人臉部分，由于我們的訓練集數量少，我把識別到的人臉然后開機的閾值調到了 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于 40，這個人臉對應的名字是我的時候，才會進行開機操作，

這么低的信度也不需要擔心識別到別人的臉也開機，經過測驗，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，然后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 埠對某個設備進行開機的操作，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，并送入這個函式中，

在樹莓派上運行這個 Python 檔案，將臉湊到攝像機前，就會將 mac 地址對應的設備開機（當然，這個設備要連著路由器才行），
最后注意：光理論是不夠的，這里順便總大家一套2020最新python入門到高級專案實戰視頻教程，可以去小編的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（數字的諧音）轉換下可以找到了，還可以跟老司機交流討教！

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標籤：Python

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