再也不怕别人动电脑了！用Python实时监控

前言

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 

pip install cmake -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  
pip install dlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  
pip install face_recognition -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

接下来是构建识别人脸以及对比人脸的代码 

import face_recognition  
import cv2  
import numpy as np  
video_capture = cv2.VideoCapture(0)  
my_image = face_recognition.load_image_file("my.jpg")  
my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(my_image)[0]  
known_face_encodings = [  
    my_face_encoding  
]  
known_face_names = [  
    "Admin"  
]  
face_names = []  
face_locations = []  
face_encodings = []  
process_this_frame = True  
while True:  
    ret, frame = video_capture.read()  
    small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)  
    rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]  
    if process_this_frame:  
        face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)  
        face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)  
        face_names = []  
        for face_encoding in face_encodings:  
            matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)  
            name = "Unknown"  
            face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding)  
            best_match_index = np.argmin(face_distances)  
            if matches[best_match_index]:  
                name = known_face_names[best_match_index]  
            face_names.append(name)  
    process_this_frame = not process_this_frame  
    for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):  
        top *= 4  
        left *= 4  
        right *= 4  
        bottom *= 4  
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX  
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)  
        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)  
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)  
    cv2.imshow('Video', frame)  
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  
        break  
video_capture.release()  
cv2.destroyAllWindows() 

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 

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

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 

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

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。 

import wave  
import pyaudio  
from aip import AipSpeech  
APP_ID = ''  
API_KEY = ''  
SECRET_KEY = ''  
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)  
CHUNK = 1024  
FORMAT = pyaudio.paInt16  
CHANNELS = 1  
RATE = 8000  
RECORD_SECONDS = 3  
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"  
p = pyaudio.PyAudio()  
stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)  
print("* recording")  
frames = []  
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):  
    data = stream.read(CHUNK)  
    frames.append(data)  
print("* done recording")  
stream.stop_stream()  
stream.close()  
p.terminate()  
wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')  
wf.setnchannels(CHANNELS)  
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))  
wf.setframerate(RATE)  
wf.writeframes(b''.join(frames))  
def get_file_content():  
    with open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'rb') as fp:  
        return fp.read()  
result = client.asr(get_file_content(), 'wav', 8000, {'dev_pid': 1537, })  
print(result) 

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。 

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

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。 

import cv2  
import time  
import numpy as np  
import face_recognition  
video_capture = cv2.VideoCapture(0)  
my_image = face_recognition.load_image_file("my.jpg")  
my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(my_image)[0]  
known_face_encodings = [  
    my_face_encoding  
]  
known_face_names = [  
    "Admin"  
]  
face_names = []  
face_locations = []  
face_encodings = []  
process_this_frame = True  
def speak(content):  
    import sys  
    from aip import AipSpeech  
    from playsound import playsound  
    APP_ID = ''  
    API_KEY = ''  
    SECRET_KEY = ''  
    client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)  
    result = client.synthesis(content, 'zh', 1, {'vol': 5, 'per': 0, 'spd': 5, })  
    if not isinstance(result, dict):  
        with open('auido.mp3', 'wb') as file:  
            file.write(result)  
    filepath = eval(repr(sys.path[0]).replace('\\', '/')) + '//auido.mp3'  
    playsound(filepath)  
try:  
    while True:  
        ret, frame = video_capture.read()  
        small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)  
        rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]  
        if process_this_frame:  
            face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)  
            face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)  
            face_names = []  
            for face_encoding in face_encodings:  
                matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)  
                name = "Unknown"  
                face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding)  
                best_match_index = np.argmin(face_distances)  
                if matches[best_match_index]:  
                    speak("识别到人脸，开始询问暗号，请回答接下来我说的问题")  
                    time.sleep(1)  
                    speak("天王盖地虎")  
                    error = 1 / 0  
                    name = known_face_names[best_match_index]  
                face_names.append(name)  
        process_this_frame = not process_this_frame  
        for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):  
            top *= 4  
            left *= 4  
            right *= 4  
            bottom *= 4 
            font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX  
            cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)  
            cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)  
            cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)  
        cv2.imshow('Video', frame)  
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  
            break  
except Exception as e:  
    print(e)  
finally:  
    video_capture.release()  
    cv2.destroyAllWindows() 

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。 

def record():  
    import wave  
    import json  
    import pyaudio  
    from aip import AipSpeech  
    APP_ID = ''  
    API_KEY = ''  
    SECRET_KEY = ''  
    client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)  
    CHUNK = 1024  
    FORMAT = pyaudio.paInt16  
    CHANNELS = 1  
    RATE = 8000  
    RECORD_SECONDS = 3  
    WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"  
    p = pyaudio.PyAudio()  
    stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)  
    print("* recording")  
    frames = []  
    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):  
        data = stream.read(CHUNK)  
        frames.append(data)  
    print("* done recording")  
    stream.stop_stream()  
    stream.close()  
    p.terminate()  
    wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')  
    wf.setnchannels(CHANNELS)  
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))  
    wf.setframerate(RATE)  
    wf.writeframes(b''.join(frames))  
    def get_file_content():  
        with open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'rb') as fp:  
            return fp.read()  
    result = client.asr(get_file_content(), 'wav', 8000, {'dev_pid': 1537, })  
    result = json.loads(str(result).replace("'", '"'))  
    return result["result"][0] 

将识别到人脸后的代码修改成如下 

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

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。

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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。