在这个博客中，我将创建两个深度学习模型，它可以识别两个人–™的脸。在基于它识别的面之后，该程序或者发送WhatsApp消息和邮件，或者创建一个EC2实例，即EBS卷，并将该卷附加到该实例。
整个源代码都可以在我的giHub repositoryhttps://github.com/dushyanthdesu/Face-Recognition-whatsapp-aws-integration中找到https://github.com/dushyanthdesu/Face-Recognition-whatsapp-aws-integration
此处列出了此程序所需的库。
在创建模型之前，我们需要收集用于训练模型的数据集。
在这里，我使用了一种流行的物体检测算法，即Haar Cascade算法来识别人脸。要使用它，您需要安装opencv-contrib-python库。您可以使用以下命令安装它：pip install openCV-contrib-python
我收集了100张两个人的脸的图像，分别存储在两个不同的文件夹中，这样在训练模型时就会很有用。
通过使用LBPH人脸识别器和使用收集的数据集，我创建了两个深度学习模型。
如果一个用户的脸被识别出来，它就会发送WhatsApp消息和邮件。
如果另一个用户-ebs的脸被识别，那么它启动一个™实例，一个ebs卷，并将该卷附加到该实例。
这就是程序的工作方式。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/2021/06/22/%e4%bd%bf%e7%94%a8%e9%9b%86%e6%88%90%e4%ba%86aws-cli%e5%92%8cwhatsapp%e7%9a%84%e8%ae%a1%e7%ae%97%e6%9c%ba%e8%a7%86%e8%a7%89%e8%bf%9b%e8%a1%8c%e4%ba%ba%e8%84%b8%e8%af%86%e5%88%ab/
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