再也不怕别人动电脑了！用Python实时监控

前言

为施秉等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及施秉网站建设行业解决方案。主营业务为做网站、网站建设、施秉网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

最近突然有个奇妙的想法，就是当我对着电脑屏幕的时候，电脑会先识别屏幕上的人脸是否是本人，如果识别是本人的话需要回答电脑说的暗语，答对了才会解锁并且有三次机会。如果都没答对就会发送邮件给我，通知有人在动我的电脑并上传该人头像。

过程

环境是win10代码我使用的是python3所以在开始之前需要安装一些依赖包，请按顺序安装否者会报错

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip install cmake -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
    2. 
  
  
  
  
  2. pip install dlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
    3. 
  
  
  
  
  3. pip install face_recognition -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
    4. 
  
  
  
  
  4. pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    5.

接下来是构建识别人脸以及对比人脸的代码

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import face_recognition 
    2. 
  
  
  
  
  2. import cv2 
    3. 
  
  
  
  
  3. import numpy as np 
    4. 
  
  
  
  
  4. video_capture = cv2.VideoCapture(0) 
    5. 
  
  
  
  
  5. my_image = face_recognition.load_image_file("my.jpg") 
    6. 
  
  
  
  
  6. my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(my_image)[0] 
    7. 
  
  
  
  
  7. known_face_encodings = [ 
    8. 
  
  
  
  
  8.     my_face_encoding 
    9. 
  
  
  
  
  9. ] 
    10. 
  
  
  
  
  10. known_face_names = [ 
    11. 
  
  
  
  
  11.     "Admin" 
    12. 
  
  
  
  
  12. ] 
    13. 
  
  
  
  
  13. face_names = [] 
    14. 
  
  
  
  
  14. face_locations = [] 
    15. 
  
  
  
  
  15. face_encodings = [] 
    16. 
  
  
  
  
  16. process_this_frame = True 
    17. 
  
  
  
  
  17. while True: 
    18. 
  
  
  
  
  18.     ret, frame = video_capture.read() 
    19. 
  
  
  
  
  19.     small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) 
    20. 
  
  
  
  
  20.     rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] 
    21. 
  
  
  
  
  21.     if process_this_frame: 
    22. 
  
  
  
  
  22.         face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) 
    23. 
  
  
  
  
  23.         face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) 
    24. 
  
  
  
  
  24.         face_names = [] 
    25. 
  
  
  
  
  25.         for face_encoding in face_encodings: 
    26. 
  
  
  
  
  26.             matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding) 
    27. 
  
  
  
  
  27.             name = "Unknown" 
    28. 
  
  
  
  
  28.             face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding) 
    29. 
  
  
  
  
  29.             best_match_index = np.argmin(face_distances) 
    30. 
  
  
  
  
  30.             if matches[best_match_index]: 
    31. 
  
  
  
  
  31.                 name = known_face_names[best_match_index] 
    32. 
  
  
  
  
  32.             face_names.append(name) 
    33. 
  
  
  
  
  33.     process_this_frame = not process_this_frame 
    34. 
  
  
  
  
  34.     for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): 
    35. 
  
  
  
  
  35.         top *= 4 
    36. 
  
  
  
  
  36.         left *= 4 
    37. 
  
  
  
  
  37.         right *= 4 
    38. 
  
  
  
  
  38.         bottom *= 4 
    39. 
  
  
  
  
  39.         font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX 
    40. 
  
  
  
  
  40.         cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) 
    41. 
  
  
  
  
  41.         cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
    42. 
  
  
  
  
  42.         cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1) 
    43. 
  
  
  
  
  43.     cv2.imshow('Video', frame) 
    44. 
  
  
  
  
  44.     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): 
    45. 
  
  
  
  
  45.         break 
    46. 
  
  
  
  
  46. video_capture.release() 
    47. 
  
  
  
  
  47. cv2.destroyAllWindows()
    48.

其中my.jpg需要你自己拍摄上传，运行可以发现在你脸上会出现Admin的框框，我去网上找了张图片类似这样子

识别功能已经完成了接下来就是语音识别和语音合成，这需要使用到百度AI来实现了，去登录百度AI的官网到控制台选择左边的语音技术，然后点击面板的创建应用按钮，来到创建应用界面

打造电脑版人脸屏幕解锁神器

创建后会得到AppID、API Key、Secret Key记下来，然后开始写语音合成的代码。安装百度AI提供的依赖包

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip install baidu-aip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
    2. 
  
  
  
  
  2. pip install playsound -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    3.

然后是简单的语音播放代码，运行下面代码可以听到萌妹子的声音

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import sys 
    2. 
  
  
  
  
  2. from aip import AipSpeech 
    3. 
  
  
  
  
  3. from playsound import playsound
    4. 
  
  
  
  
  4. APP_ID = '' 
    5. 
  
  
  
  
  5. API_KEY = '' 
    6. 
  
  
  
  
  6. SECRET_KEY = '' 
    7. 
  
  
  
  
  7. client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 
    8. 
  
  
  
  
  8. result = client.synthesis('你好吖', 'zh', 1, {'vol': 5, 'per': 4, 'spd': 5, }) 
    9. 
  
  
  
  
  9. if not isinstance(result, dict): 
    10. 
  
  
  
  
  10.     with open('auido.mp3', 'wb') as file: 
    11. 
  
  
  
  
  11.         file.write(result) 
    12. 
  
  
  
  
  12. filepath = eval(repr(sys.path[0]).replace('\\', '/')) + '//auido.mp3' 
    13. 
  
  
  
  
  13. playsound(filepath)
    14.

有了上面的代码就完成了检测是否在电脑前（人脸识别）以及电脑念出暗语（语音合成）然后我们还需要回答暗号给电脑，所以还需要完成语音识别。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import wave 
    2. 
  
  
  
  
  2. import pyaudio 
    3. 
  
  
  
  
  3. from aip import AipSpeech 
    4. 
  
  
  
  
  4. APP_ID = '' 
    5. 
  
  
  
  
  5. API_KEY = '' 
    6. 
  
  
  
  
  6. SECRET_KEY = '' 
    7. 
  
  
  
  
  7. client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 
    8. 
  
  
  
  
  8. CHUNK = 1024 
    9. 
  
  
  
  
  9. FORMAT = pyaudio.paInt16 
    10. 
  
  
  
  
  10. CHANNELS = 1 
    11. 
  
  
  
  
  11. RATE = 8000 
    12. 
  
  
  
  
  12. RECORD_SECONDS = 3 
    13. 
  
  
  
  
  13. WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav" 
    14. 
  
  
  
  
  14. p = pyaudio.PyAudio() 
    15. 
  
  
  
  
  15. stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) 
    16. 
  
  
  
  
  16. print("* recording") 
    17. 
  
  
  
  
  17. frames = [] 
    18. 
  
  
  
  
  18. for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)): 
    19. 
  
  
  
  
  19.     data = stream.read(CHUNK) 
    20. 
  
  
  
  
  20.     frames.append(data) 
    21. 
  
  
  
  
  21. print("* done recording") 
    22. 
  
  
  
  
  22. stream.stop_stream() 
    23. 
  
  
  
  
  23. stream.close() 
    24. 
  
  
  
  
  24. p.terminate() 
    25. 
  
  
  
  
  25. wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb') 
    26. 
  
  
  
  
  26. wf.setnchannels(CHANNELS) 
    27. 
  
  
  
  
  27. wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) 
    28. 
  
  
  
  
  28. wf.setframerate(RATE) 
    29. 
  
  
  
  
  29. wf.writeframes(b''.join(frames)) 
    30. 
  
  
  
  
  30. def get_file_content(): 
    31. 
  
  
  
  
  31.     with open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'rb') as fp: 
    32. 
  
  
  
  
  32.         return fp.read() 
    33. 
  
  
  
  
  33. result = client.asr(get_file_content(), 'wav', 8000, {'dev_pid': 1537, }) 
    34. 
  
  
  
  
  34. print(result)
    35.

运行此代码之前需要安装pyaudio依赖包，由于在win10系统上安装会报错所以可以通过如下方式安装。到这个链接 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyaudio 去下载对应的安装包然后安装即可。

打造电脑版人脸屏幕解锁神器

运行后我说了你好，可以看到识别出来了。那么我们的小模块功能就都做好了接下来就是如何去整合它们。可以发现在人脸识别代码中if matches[best_match_index]这句判断代码就是判断是否为电脑主人，所以我们把这个判断语句当作main函数的入口。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. if matches[best_match_index]: 
    2. 
  
  
  
  
  2.     # 在这里写识别到之后的功能 
    3. 
  
  
  
  
  3.     name = known_face_names[best_match_index]
    4.

那么识别到后我们应该让电脑发出询问暗号，也就是语音合成代码，然我们将它封装成一个函数，顺便重构下人脸识别的代码。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import cv2 
    2. 
  
  
  
  
  2. import time 
    3. 
  
  
  
  
  3. import numpy as np 
    4. 
  
  
  
  
  4. import face_recognition 
    5. 
  
  
  
  
  5. video_capture = cv2.VideoCapture(0) 
    6. 
  
  
  
  
  6. my_image = face_recognition.load_image_file("my.jpg") 
    7. 
  
  
  
  
  7. my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(my_image)[0] 
    8. 
  
  
  
  
  8. known_face_encodings = [ 
    9. 
  
  
  
  
  9.     my_face_encoding 
    10. 
  
  
  
  
  10. ] 
    11. 
  
  
  
  
  11. known_face_names = [ 
    12. 
  
  
  
  
  12.     "Admin" 
    13. 
  
  
  
  
  13. ] 
    14. 
  
  
  
  
  14. face_names = [] 
    15. 
  
  
  
  
  15. face_locations = [] 
    16. 
  
  
  
  
  16. face_encodings = [] 
    17. 
  
  
  
  
  17. process_this_frame = True 
    18. 
  
  
  
  
  18. def speak(content): 
    19. 
  
  
  
  
  19.     import sys 
    20. 
  
  
  
  
  20.     from aip import AipSpeech 
    21. 
  
  
  
  
  21.     from playsound import playsound 
    22. 
  
  
  
  
  22.     APP_ID = '' 
    23. 
  
  
  
  
  23.     API_KEY = '' 
    24. 
  
  
  
  
  24.     SECRET_KEY = '' 
    25. 
  
  
  
  
  25.     client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 
    26. 
  
  
  
  
  26.     result = client.synthesis(content, 'zh', 1, {'vol': 5, 'per': 0, 'spd': 5, }) 
    27. 
  
  
  
  
  27.     if not isinstance(result, dict): 
    28. 
  
  
  
  
  28.         with open('auido.mp3', 'wb') as file: 
    29. 
  
  
  
  
  29.             file.write(result) 
    30. 
  
  
  
  
  30.     filepath = eval(repr(sys.path[0]).replace('\\', '/')) + '//auido.mp3' 
    31. 
  
  
  
  
  31.     playsound(filepath) 
    32. 
  
  
  
  
  32. try: 
    33. 
  
  
  
  
  33.     while True: 
    34. 
  
  
  
  
  34.         ret, frame = video_capture.read() 
    35. 
  
  
  
  
  35.         small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) 
    36. 
  
  
  
  
  36.         rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] 
    37. 
  
  
  
  
  37.         if process_this_frame: 
    38. 
  
  
  
  
  38.             face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) 
    39. 
  
  
  
  
  39.             face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) 
    40. 
  
  
  
  
  40.             face_names = [] 
    41. 
  
  
  
  
  41.             for face_encoding in face_encodings: 
    42. 
  
  
  
  
  42.                 matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding) 
    43. 
  
  
  
  
  43.                 name = "Unknown" 
    44. 
  
  
  
  
  44.                 face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding) 
    45. 
  
  
  
  
  45.                 best_match_index = np.argmin(face_distances) 
    46. 
  
  
  
  
  46.                 if matches[best_match_index]: 
    47. 
  
  
  
  
  47.                     speak("识别到人脸，开始询问暗号，请回答接下来我说的问题") 
    48. 
  
  
  
  
  48.                     time.sleep(1) 
    49. 
  
  
  
  
  49.                     speak("天王盖地虎") 
    50. 
  
  
  
  
  50.                     error = 1 / 0 
    51. 
  
  
  
  
  51.                     name = known_face_names[best_match_index] 
    52. 
  
  
  
  
  52.                 face_names.append(name) 
    53. 
  
  
  
  
  53.         process_this_frame = not process_this_frame 
    54. 
  
  
  
  
  54.         for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): 
    55. 
  
  
  
  
  55.             top *= 4 
    56. 
  
  
  
  
  56.             left *= 4 
    57. 
  
  
  
  
  57.             right *= 4 
    58. 
  
  
  
  
  58.             bottom *= 4
    59. 
  
  
  
  
  59.             font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX 
    60. 
  
  
  
  
  60.             cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) 
    61. 
  
  
  
  
  61.             cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED) 
    62. 
  
  
  
  
  62.             cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1) 
    63. 
  
  
  
  
  63.         cv2.imshow('Video', frame) 
    64. 
  
  
  
  
  64.         if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): 
    65. 
  
  
  
  
  65.             break 
    66. 
  
  
  
  
  66. except Exception as e: 
    67. 
  
  
  
  
  67.     print(e) 
    68. 
  
  
  
  
  68. finally: 
    69. 
  
  
  
  
  69.     video_capture.release() 
    70. 
  
  
  
  
  70.     cv2.destroyAllWindows()
    71.

这里有一点需要注意，由于playsound播放音乐的时候会一直占用这个资源，所以播放下一段音乐的时候会报错，解决方法是修改~\Python37\Lib\site-packages下的playsound.py文件，找到如下代码

打造电脑版人脸屏幕解锁神器

在sleep函数下面添加winCommand('close', alias)这句代码，保存下就可以了。运行发现可以正常将两句话都说出来。那么说出来之后就要去监听了，我们还要打包一个函数。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. def record(): 
    2. 
  
  
  
  
  2.     import wave 
    3. 
  
  
  
  
  3.     import json 
    4. 
  
  
  
  
  4.     import pyaudio 
    5. 
  
  
  
  
  5.     from aip import AipSpeech 
    6. 
  
  
  
  
  6.     APP_ID = '' 
    7. 
  
  
  
  
  7.     API_KEY = '' 
    8. 
  
  
  
  
  8.     SECRET_KEY = '' 
    9. 
  
  
  
  
  9.     client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 
    10. 
  
  
  
  
  10.     CHUNK = 1024 
    11. 
  
  
  
  
  11.     FORMAT = pyaudio.paInt16 
    12. 
  
  
  
  
  12.     CHANNELS = 1 
    13. 
  
  
  
  
  13.     RATE = 8000 
    14. 
  
  
  
  
  14.     RECORD_SECONDS = 3 
    15. 
  
  
  
  
  15.     WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav" 
    16. 
  
  
  
  
  16.     p = pyaudio.PyAudio() 
    17. 
  
  
  
  
  17.     stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) 
    18. 
  
  
  
  
  18.     print("* recording") 
    19. 
  
  
  
  
  19.     frames = [] 
    20. 
  
  
  
  
  20.     for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)): 
    21. 
  
  
  
  
  21.         data = stream.read(CHUNK) 
    22. 
  
  
  
  
  22.         frames.append(data) 
    23. 
  
  
  
  
  23.     print("* done recording") 
    24. 
  
  
  
  
  24.     stream.stop_stream() 
    25. 
  
  
  
  
  25.     stream.close() 
    26. 
  
  
  
  
  26.     p.terminate() 
    27. 
  
  
  
  
  27.     wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb') 
    28. 
  
  
  
  
  28.     wf.setnchannels(CHANNELS) 
    29. 
  
  
  
  
  29.     wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) 
    30. 
  
  
  
  
  30.     wf.setframerate(RATE) 
    31. 
  
  
  
  
  31.     wf.writeframes(b''.join(frames)) 
    32. 
  
  
  
  
  32.     def get_file_content(): 
    33. 
  
  
  
  
  33.         with open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'rb') as fp: 
    34. 
  
  
  
  
  34.             return fp.read() 
    35. 
  
  
  
  
  35.     result = client.asr(get_file_content(), 'wav', 8000, {'dev_pid': 1537, }) 
    36. 
  
  
  
  
  36.     result = json.loads(str(result).replace("'", '"')) 
    37. 
  
  
  
  
  37.     return result["result"][0]
    38.

将识别到人脸后的代码修改成如下

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. if matches[best_match_index]: 
    2. 
  
  
  
  
  2.     speak("识别到人脸，开始询问暗号，请回答接下来我说的问题") 
    3. 
  
  
  
  
  3.     time.sleep(1) 
    4. 
  
  
  
  
  4.     speak("天王盖地虎") 
    5. 
  
  
  
  
  5.     flag = False
    6. 
  
  
  
  
  6.      for times in range(0, 3): 
    7. 
  
  
  
  
  7.         content = record() 
    8. 
  
  
  
  
  8.         if "小鸡炖蘑菇" in content: 
    9. 
  
  
  
  
  9.             speak("暗号通过") 
    10. 
  
  
  
  
  10.             flag = True 
    11. 
  
  
  
  
  11.             break 
    12. 
  
  
  
  
  12.         else: 
    13. 
  
  
  
  
  13.             speak("暗号不通过，再试一次") 
    14. 
  
  
  
  
  14.     if flag: 
    15. 
  
  
  
  
  15.         print("解锁") 
    16. 
  
  
  
  
  16.     else: 
    17. 
  
  
  
  
  17.         print("发送邮件并将坏人人脸图片上传！") 
    18. 
  
  
  
  
  18.     error = 1 / 0 
    19. 
  
  
  
  
  19.     name = known_face_names[best_match_index]
    20.

运行看看效果，回答电脑小鸡炖蘑菇，电脑回答暗号通过。这样功能就基本上完成了。

打造电脑版人脸屏幕解锁神器

结语

至于发送邮件的功能和锁屏解锁的功能我就不一一去实现了，我想这应该难不倒在座的各位吧。锁屏功能可以HOOK让键盘时间无效化，然后用窗口再覆盖整个桌面即可，至于邮箱发送网上文章很多的。

当前名称：再也不怕别人动电脑了！用Python实时监控
转载源于：http://www.mswzjz.cn/qtweb/news18/64318.html

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