python，opencv-python人脸识别，并且发邮件对镜头前未知人员进行报警

• 我们在任意一个硬盘的根目录下创建一个Code-project文件夹

•  在该文件夹下分别创建C-project和Python-project文件夹

•  在Python-project文件夹下创建face recognition文件夹

• 用pycharm在该文件夹创建项目

•  再在该文件夹下创建face_photo文件夹

•  在根目录下创建main.py，如果已经有了就无需创建

•  更换国内镜像源

复制链接到仓库URL后点击应用:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

•  下载所需库

•  在main中输入代码

# 导入模块
import os
import cv2 as cv
from PIL import Image
import numpy as np
# 发送邮件报警
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText# 判断非英文或拼音退出
def SlowSnail(s):up = 0low = 0for c in s:if c.isupper():up += 1elif c.islower():low += 1if up + low == len(s):return 1else:return 0# 保存照片
def savePhoto():# 读取摄像头cv.VideoCapture(设备号)cap = cv.VideoCapture(0)num = 1while (cap.isOpened()):  # 检测是否在开启状态ret_flag, Vshow = cap.read()  # 得到每帧图像, cap.read(是否有图像True或者false, 图像)cv.imshow('Capture_Test', Vshow)# 保存图片# 按键判断k = cv.waitKey(1) & 0xFFif k == ord(' '):name = input("待识别人员姓名(英文或拼音):")# 非英文或拼音退出if SlowSnail(name) == 0:continuecv.imwrite('face_photo/' + str(num) + "." + name + ".jpg", Vshow)print('success to save' + str(num) + '.jpg')print('-------------------------------')num += 1elif k == ord('s'):  # 退出break# 释放内存cv.destroyAllWindows()# 释放摄像头cap.release()# 数据训练
def getImageAndLabels(path):# 储存人脸数据facesSamples = []# 储存姓名数据ids = []# 储存图片信息imagePaths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]# 加载分类器face_detector = cv.CascadeClassifier('venv/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')# 遍历列表中的图片for imagePath in imagePaths:# 打开图片, 灰度化 Pil有九种不同的模式:1(黑白), L(灰度), P, RGB, RGBA, CMYK, YCbCr, I, FPIL_img = Image.open(imagePath).convert('L')# 将图像转换为数组img_numpy = np.array(PIL_img, 'uint8')# 获取图片人脸特征 face_detector.detectMultiScale(图像, 缩放倍数, 检测n次人脸才确定, 0, 最小人脸尺寸, 最大人脸尺寸)faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy)# 获取每张图片的id, 姓名id = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0])# 保存id和面部特征for x, y, w, h in faces:ids.append(id)facesSamples.append(img_numpy[y:y + h, x:x + w])# 打印脸部特征, idprint('id', id)print('fs', facesSamples)return facesSamples, ids# 报警模块, 识别非该项目录入人脸, 识别摄像头前不认识的人脸
def warning():# 发送邮件# 设置服务器所需信息# QQ邮箱服务器地址mail_host = 'smtp.qq.com'# QQ用户名mail_user = '2**********5'# 密码(部分邮箱为授权码)mail_pass = 'i**********f'# 邮件发送方邮箱地址sender = '2*********@qq.com'# 邮件接受方邮箱地址，注意需要[]包裹，这意味着你可以写多个邮件地址群发receivers = ['26*********@qq.com']# 设置email信息# 邮件内容设置message = MIMEText('有未知人员在镜头前', 'plain', 'utf-8')# 邮件主题message['Subject'] = 'warning！！！'# 发送方信息message['From'] = sender# 接受方信息message['To'] = receivers[0]# 登录并发送邮件smtpObj = smtplib.SMTP()# 连接到服务器smtpObj.connect(mail_host, 25)# 登录到服务器smtpObj.login(mail_user, mail_pass)# 发送smtpObj.sendmail(sender, receivers, message.as_string())# 退出smtpObj.quit()print('The message was sent successfully\n')# 准备识别的图片
def face_detect_demo(img):# 转换为灰度图片gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 加载分类器face_detector = cv.CascadeClassifier('venv/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')# 获取图片人脸特征 face_detector.detectMultiScale(图像, 缩放倍数, 检测n次人脸才确定, 0, 最小人脸尺寸, 最大人脸尺寸)face = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 5, cv.CASCADE_SCALE_IMAGE, (50, 50), (300, 300))for x, y, w, h in face:# 绘制识别框cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 0, 255), thickness=2)# 人脸识别ids, confidence = recogizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])print('标签id:', ids, '置信系数:', confidence)if confidence > 80:global warningtimewarningtime += 1if warningtime > 100:warning()warningtime = 0cv.putText(img, 'unkonw', (x + 10, y - 10), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 1)else:cv.putText(img, str(names[ids - 1]), (x + 10, y - 10), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (255, 0, 0), 1)# 显示图像cv.imshow('result', img)# 名字标签
def name():path = 'face_photo/'imagePaths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]for imagePath in imagePaths:name1 = str(os.path.split(imagePath)[1].split('.', 2)[1])names.append(name1)# 主进程
# 保存识别图片
savePhoto()# 数据训练
# 图片路径
path = 'face_photo/'
# 获取图像数组、id标签数组、姓名
face, ids = getImageAndLabels(path)
# 加载识别器
recognizer = cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 训练
recognizer.train(face, np.array(ids))
# 保存文件
recognizer.write('trainer.yml')# 加载训练数据集文件
recogizer = cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 加载数据
recogizer.read('trainer.yml')
# 名称
names = []
# 警报全局变量
warningtime = 0# 读取摄像头cv.VideoCapture(设备号)
# 读取视频：cap = cv.VideoCapture('视频名.后缀')
cap = cv.VideoCapture(0)
name()
# 等待esc退出
while True:# cap.read(是否有图像True或者false, 图像)flag, frame = cap.read()# 没有图像则退出循环, 有图像则调用检测函数if not flag:breakface_detect_demo(frame)if cv.waitKey(1) == 27:  # 连续读取的时候需要把参数设置为1或更高break
# 释放内存
cv.destroyAllWindows()
# 释放摄像头
cap.release()

• 代码中的报警模块，此处用的是QQ邮箱，需要提前登录球球邮箱网页版点击设置-账户，滑到最下面开启SMTP，并且生成授权码

• 运行无错误后，1、空格拍照，2、输入英文名字或者拼音，3、 循环1和2直到按下s退出，4、按esc退出识别

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！