使用面部识别运行系统命令

近年来，面部识别取得了巨大的进步。随着神经网络使用的增加和计算能力的提高，每个人都可以更容易地建立这样的模型。然而，当我们可以使用这些模型自己运行函数时，就会遇到一个问题–Euro™。是!一种独特的自动化方式。因此，本文将向您展示如何使用面部识别来做出反应，并对不同的面孔执行不同的程序。

对于此模型，我们将需要以下库-euro“-openCV-OS-PyWhatkit(自动发送WhatsApp消息)

所以从导入库及其特定函数开始

我们将使用？uroœhaarcasade_Frontalface_default.xml？�预先训练的模型来识别活动人脸

现在我们有了模型，我们需要一些数据来训练模型。因此，我们的下一步将是生成数据。

现在我们已经生成了数据，下一步就是处理数据，这样我们就可以在最短的时间内获得可靠的结果。由于较大的图像更难处理，花费的时间也更长，对于我们的用例，我们将仅依赖图像的面部，因为它包含识别面部的功能。因此，在这里我们将仅将图像裁剪到脸部大小

一旦我们的数据被存储并且我们的裁剪功能准备好了，我们将开始读取数据并准备将其输入到模型中。

现在我们都准备好了！因此，让™开始为每个用户(即每个唯一的人脸)分配模型并编写函数。

瞧啊！我们的模型工作得恰到好处，正如我们可以从代码中了解到的那样。对于User-1，模型向指定号码发送WhatsApp消息；对于User-2，模型打开并运行Amazon实例，同时为其分配存储。

希望你喜欢这篇文章，并从中学到一些知识，电光激发了你探索计算机视觉世界的好奇心，并用它来运行东西。感谢您的阅读!