Настройка программного обеспечения

Без промедления начнём. Нам нужно установить следующее ПО:

• Windows 10

• Anaconda 3 (Python 3.8)

• Visual Studio 2019 (Community) - объясню позже, зачем она понадобится.

Открываем Anaconda Prompt (Anaconda3) и устанавливаем следующие пакеты:

pip install opencv-python
pip install dlib
pip install face_recognition

И уже на этом моменте начнутся проблемы с dlib.

Решаем проблему с dlib

Я перепробовал все решения, что нашёл в интернете и они оказались неактуальными - раз, два, три, официальное руководство и видео есть. Поэтому будем собирать пакет вручную.

Итак, первая же ошибка говорит о том, что у нас не установлен cmake.

ERROR: CMake must be installed to build dlib

Не закрывая консоль, вводим следующую команду:

pip install cmake

Проблем при установке быть не должно

Пробуем установить пакет той же командой (pip install dlib), но на этот раз получаем новую ошибку:

Отсутствуют элементы Visual Studio

Ошибка явно указывает, что у меня, скорее всего, стоит студия с элементами только для C# - и она оказывается права. Открываем Visual Studio Installer, выбираем "Изменить", в вкладке "Рабочие нагрузки" в разделе "Классические и мобильные приложения" выбираем пункт "Разработка классических приложений на С++":

Пошагово

Почему важно оставить все галочки, которые предлагает Visual Studio. У меня с интернетом плоховато, поэтому я решил не скачивать пакет SDK для Windows, на что получил следующую ошибку:

Не нашли компилятор

Я начал искать решение этой ошибки, пробовать менять тип компилятора (cmake -G " Visual Studio 16 2019"), но только стоило установить SDK, как все проблемы ушли.

Я пробовал данный метод на двух ПК и отмечу ещё пару подводных камней. Самое главное - Visual Studio должна быть 2019 года. У меня под рукой был офлайн установщик только 2017 - я мигом его поставил, делаю команду на установку пакета и получаю ошибку, что нужна свежая Microsoft Visual C++ версии 14.0. Вторая проблема была связана с тем, что даже установленная студия не могла скомпилировать проект. Помогла дополнительная установка Visual C++ 2015 Build Tools и Microsoft Build Tools 2015.

Открываем вновь Anaconda Prompt, используем ту же самую команду и ждём, когда соберется проект (около 5 минут):

Сборка

Управляем громкостью

Вариантов оказалось несколько (ссылка), но чем проще - тем лучше. На русском язычном StackOverflow предложили использовать простую библиотеку от Paradoxis - ей и воспользуемся. Чтобы установить её, нам нужно скачать архив, пройти по пути C:\ProgramData\Anaconda3\Lib и перенести файлы keyboard.py, sound.py из архива. Проблем с использованием не возникало, поэтому идём дальше

Собираем события мыши

Самым популярным модулем для автоматизации управления мышью/клавиатурой оказался pynput. Устанавливаем так же через (pip install dlib). У модуля в целом неплохое описание - https://pynput.readthedocs.io/en/latest/mouse.html . Но у меня возникли сложности при получении событий. Я написал простую функцию:

from pynput import mouse

def func_mouse():
        with mouse.Events() as events:
            for event in events:
                if event:
                    print('Переместил мышку/нажал кнопку/скролл колесиком: {}\n'.format(event))
                    print('Делаю половину громкости: ', time.ctime())
                    Sound.volume_set(volum_half)
                    break

В комментариях к статье придём к истине, как лучше сделать.

А что в итоге?

Adam Geitgey, автор библиотеки face recognition, в своём репозитории имеет очень хороший набор примеров, которые многие используют при написании статей: https://github.com/ageitgey/face_recognition/tree/master/examples

Воспользуемся одним из них и получим следующий код, который можно скачать по ссылке: Activity.ipynb, Activity.py

# Подключаем нужные библиотеки
import cv2
import face_recognition
 
# Получаем данные с устройства (веб камера у меня всего одна, поэтому в аргументах 0)
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
 
# Инициализируем переменные
face_locations = []

from sound import Sound
Sound.volume_up() # увеличим громкость на 2 единицы
current = Sound.current_volume() # текущая громкость, если кому-то нужно

volum_half=50  # 50% громкость
volum_full=100 # 100% громкость

Sound.volume_max() # выставляем сразу по максимуму


# Работа со временем

# Подключаем модуль для работы со временем
import time
# Подключаем потоки
from threading import Thread
import threading


# Функция для работы с активностью мыши
from pynput import mouse

def func_mouse():
        with mouse.Events() as events:
            for event in events:
                if event == mouse.Events.Scroll or mouse.Events.Click:
                    #print('Переместил мышку/нажал кнопку/скролл колесиком: {}\n'.format(event))
                    print('Делаю половину громкости: ', time.ctime())
                    Sound.volume_set(volum_half)
                    break

# Делаем отдельную функцию с напоминанием
def not_find():
    #print("Cкрипт на 15 секунд начинается ", time.ctime())
    print('Делаю 100% громкости: ', time.ctime())
    #Sound.volume_set(volum_full)
    Sound.volume_max()
    
    # Секунды на выполнение
    #local_time = 15
    # Ждём нужное количество секунд, цикл в это время ничего не делает
    #time.sleep(local_time)
    
    # Вызываю функцию поиска действий по мышке
    func_mouse()
    #print("Cкрипт на 15 сек прошел")


# А тут уже основная часть кода

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    
    '''
    # Resize frame of video to 1/2 size for faster face recognition processing
    small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.50, fy=0.50)
    rgb_frame = small_frame[:, :, ::-1]
    '''

    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]
    
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    
    number_of_face = len(face_locations)
    
    '''
    #print("Я нашел {} лицо(лица) в данном окне".format(number_of_face))
    #print("Я нашел {} лицо(лица) в данном окне".format(len(face_locations)))
    '''
    
    if number_of_face < 1:
        print("Я не нашел лицо/лица в данном окне, начинаю работу:", time.ctime())
        '''
        th = Thread(target=not_find, args=()) # Создаём новый поток
        th.start() # И запускаем его
        # Пока работает поток, выведем на экран через 10 секунд, что основной цикл в работе
        '''
        #time.sleep(5)
        print("Поток мыши заработал в основном цикле: ", time.ctime())
        
        #thread = threading.Timer(60, not_find)
        #thread.start()
        
        not_find()
        '''
        thread = threading.Timer(60, func_mouse)
        thread.start()
        print("Поток мыши заработал.\n")
        # Пока работает поток, выведем на экран через 10 секунд, что основной цикл в работе
        '''
        #time.sleep(10)
        print("Пока поток работает, основной цикл поиска лица в работе.\n")
    else:
        #все хорошо, за ПК кто-то есть
        print("Я нашел лицо/лица в данном окне в", time.ctime())
        Sound.volume_set(volum_half)
        
    for top, right, bottom, left in face_locations:
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
    
    cv2.imshow('Video', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break


video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

Суть кода предельно проста: бегаем в цикле, как только появилось хотя бы одно лицо (а точнее координаты), то звук делаем 50%. Если не нашёл никого поблизости, то запускаем цикл с мышкой.

Ожидание и реальность

Если вы посмотрели видео, то поняли, что результат ещё далёк от реальной эксплуатации.

Признаю честно - до этого момента никогда не сталкивался с многопоточностью на Python, поэтому "с наскоку" тему взять не удалось и результат по видео понятен. Есть неплохая статья на Хабре, описывающая различные методы многопоточности, применяемые в языке. Пока у меня решения нету по этой теме нету - будет повод разобраться лучше и дописать код/статью с учетом этого.

Так же возникает закономерный вопрос - а если вместо живого человека поставить перед монитором картинку? Да, она распознает, что, скорее всего, не совсем верно. Мне попался очень хороший материал по поводу определения живого лица в реальном времени - https://www.machinelearningmastery.ru/real-time-face-liveness-detection-with-python-keras-and-opencv-c35dc70dafd3/ , но это уже немного другой уровень и думаю новичкам это будет посложнее. Но эксперименты с нейронными сетями я чуть позже повторю, чтобы тоже проверить верность и повторяемость данного руководства.

Немаловажным фактором на качество распознавания оказывает получаемое изображение с веб-камеры. Предложение использовать 1/4 изображения (сжатие его) приводит только к ухудшению - моё лицо алгоритм распознать так и не смог. Для повышения качества предлагают использовать MTCNN face detector (пример использования), либо что-нибудь посложнее из абзаца выше.

Другая интересная особенность - таймеры в Питоне. Я, опять же, признаю, что ни разу до этого не было нужды в них, но все статьях сводится к тому, чтобы ставить поток в sleep(кол-во секунд). А если мне нужно сделать так, чтобы основной поток был в работе, а по истечению n-ое количества секунд не было активности, то выполнялась моя функция? Использовать демонов (daemon)? Так это не совсем то, что нужно. Писать отдельную программу, которая взаимодействует с другой? Возможно, но единство программы пропадает.

Заключение

На своём примере могу точно сказать - не все руководства одинаково полезны и простая задача может перерасти в сложную. Я понимаю, что большинство материалов является переводом/простым копированием документации. Но если ты пишешь руководство, то проверь хотя бы на тестовой системе, что написанные тобой действия точно повторимы. Пробуйте, экспериментируйте - это хороший повод изучить и узнать новое.

P.S. Предлагаю вам, читатели, обсудить в комментариях статью - ваши идеи, замечания, уточнения.