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Facelock+AWS+电子邮件+WhatsApp

在这篇文章中,我将告诉你如何创建人脸识别程序,可以检测你的主人的脸,如果脸是匹配的,那么它会创建™实例,EBS卷,并将EBS it EC2附加到飞翔上。

但是,如果其他人试图访问此应用程序/程序,它将拒绝进一步访问,并单击该人的图像。该单击的图像将与该人的附件共享给所有者电子邮件。此外,它还会在What应用程序上发送短信,告诉œ有人试图访问您的应用程序-Euro�。

让™了解这个项目的一步一步的过程,并了解它是如何对未来有用的。

步骤1:捕获Owner-uro™的面部图像作为模型训练数据

让我们了解一下这部分是如何完成的。

此代码将捕获100张车主图片作为模型的训练数据。

import cv2
import numpy as np
import time

步骤2:使用捕获的图像创建模型

利用上述步骤中采集到的图像,建立模型,利用该模型可以检测出用户的人脸。

import cv2
import numpy as np
from os import listdir
from os.path import isfile, join

我们的模特训练得很成功。

步骤3:创建子任务的函数

功能一:发送带图片的邮件

在这个函数中,我已经编写了Python代码,它将从给定文件夹的路径中选择图像,并将该图像作为附件发送到邮件中。我™已经使用HTML码发送邮件,这会使邮件看起来更好看。

如果我们发送没有html内容的邮件,它将共享正常的文本和图像。它可以完成这项任务,但是使用html在外观上做得更好。

import smtplib
import os
import getpass
import imghdr
from os import environ
from email.message import EmailMessage

功能2:使用python发送Whats APP消息

她的程序的第二个子任务是使用™发送What应用程序消息。当其他人试图访问我们的应用程序时,它可以在什么应用程序上通知所有者。

import pywhatkit #pywhatkit library is used for whatsapp operation using python
from datetime import datetime #datetime module to get current time

函数3:调用上述两个函数的函数,用于AWS CLI子任务

这是我们执行任务中非常重要的一部分。在这一部分中,程序将向所有者提供许可,并拒绝对未知人员的访问。

此代码将在尚未在文章中介绍的主代码中调用。

因此,假设部件是否供经过身份验证的用户(程序/应用程序的所有者)使用

在EUROUREœ中,如果EUROURE�PART首先显示带有文本的解锁图像,EUROUREœ访问权限被授予EUROURE�,这意味着现在您可以使用更远的代码部分。

之后,它将开始启动AWSEC2实例,名称为?EUROUREœTask6?EURO�。当它完成时,它将显示文本-EUROUREœEC2实例成功启动-EURO�。接下来,它将启动EBS卷,获取可用于附加EBS的实例ID和卷ID的值,最后将EBS与EC2附加在一起,还将根据任务完成情况同时打印一些文本。(=这里,我们的if部分完成了。

现在,在“EUROœELIFâEURO�Part”中发生的事情是,只要EIIF条件满足,它就会在锁的图片上显示文本-EUROœAccess DIRED?EURO�。从图像中裁剪用户的脸,并首先将其发送给指定的邮件ID,然后在What-Euroœ上发送文本有人试图访问您的应用-Euro�

我们只需在完成人脸检测的下一个代码中调用此代码。

def aws_cli_access():
if FaceDetect == 70:
unlock = cv2.imread(“./image/unlock.jpg�)

cv2.putText(unlock, “Access�, (45, 50) , cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (0,0,255), 2)
cv2.putText(unlock, “Granted�, (45, 100) , cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (0,0,255), 2)
cv2.imshow(“unlock� , unlock)
cv2.waitKey(2000)
cv2.destroyAllWindows()
print(“=============================================�)

第四步:人脸检测器

™:我们节目的主要部分到了。在这段代码中,它将启动我们的相机,检测我们的脸,并将其与我们之前创建的模型进行匹配,该模型与我们的面部图像数据相匹配。在将模型与当前正在进行的视频进行比较后,它将在图像上显示它是否识别您的文本,并显示当前用户与所有者脸的准确率(置信度分数)/相似度百分比。

如果置信度得分大于90,则会显示一些他认出你的文本,并统计与置信度得分小于90的人脸匹配的次数。

当它从视频中识别图像帧70次或识别图像失败120次时,它将中断循环,停止视频屏幕,并调用aws_cli_access函数。如果它识别你70次,那么程序会知道你是经过身份验证的用户,并授予你下一个代码的访问权,下一个代码是启动EC2、EBS并将它们连接起来。

另一方面,如果程序无法识别用户120次,则程序得出结论-™的未认证用户,它将裁剪他/她的脸部图像,并将其分享到所有者邮件中,并向所有者发送文本消息。

太棒了!

IT-uro™可以实现为具有许多更有趣用例的安全特性。

这是™的密码。

import cv2
import numpy as np
import os
import time

这个程序概念可以在许多现实世界的用例中实现,并且对我们中的许多人都很有用。希望你喜欢这篇文章。这里?eulegihub的源代码链接:https://github.com/pratik2630/Facelock_awscli_mail_whatsapp_msg:™https://github.com/pratik2630/Facelock_awscli_mail_whatsapp_msg

Iâuro™很快还会在这里添加演示视频。

或者你也可以在LinkedIn上联系我获取更新:https://www.linkedin.com/in/pratikkorgaonkar

感谢您的阅读!

原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2021/06/20/facelockaws%e7%94%b5%e5%ad%90%e9%82%ae%e4%bb%b6whatsapp/

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