Ubuntu 人脸识别登录 - Shell-Bash

在 Ubuntu 上使用人脸识别登录可以提高系统的安全性和便捷性。本文将介绍如何使用 Shell-Bash 编写一个简单的人脸识别登录脚本。

准备工作

在开始之前，我们需要安装一些必要的工具：

• OpenCV：用于人脸检测和识别
• xdotool：用于模拟键盘输入

可以通过以下命令安装这两个工具：

sudo apt-get install libopencv-dev xdotool

编写脚本

首先，在终端中打开一个新的文本编辑器，并创建一个新的文件，可以将文件命名为 face-login.sh。

首先，我们需要加载 OpenCV，并加载我们的机器学习模型。我们可以使用以下代码：

#!/bin/bash

# 加载 OpenCV
source /usr/local/opencv*/setup.sh

# 加载人脸检测器和识别器
face_cascade=/usr/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
face_recognizer=/usr/local/share/opencv4/haarcascades/lbpcascade_frontalface_improved.xml

# 启动摄像头
video_device=/dev/video0
fps=10
width=640
height=480
vlc v4l2://$video_device:chroma=mjpg:width=$width:height=$height:fps=$fps

然后，我们需要使用 OpenCV 获取摄像头中的图像，并对其进行人脸检测和识别。我们可以使用以下代码：

# 获取摄像头图像并检测人脸
while true; do
    # 从摄像头获取一帧图像
    rm -rf /tmp/frame.jpg
    fswebcam -r 640x480 --no-banner /tmp/frame.jpg

    # 使用 OpenCV 进行人脸检测和识别
    faces=$(python3 -c "
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('$face_cascade')
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.read('$face_recognizer')
gray = cv2.imread('/tmp/frame.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(30, 30))
if len(faces) > 0:
    (x, y, w, h) = faces[0]
    roi = gray[y:y+h, x:x+w]
    id, confidence = face_recognizer.predict(roi)
    if id == 1 and confidence < 50:
        print('success')
")
    if [ "$faces" = "success" ]; then
        # 登录成功
        break
    fi
done

最后，我们可以使用 xdotool 模拟键盘输入来自动执行登录操作。我们可以使用以下代码：

# 模拟键盘输入
sleep 1
xdotool type "username"
sleep 1
xdotool key Tab
sleep 1
xdotool type "password"
sleep 1
xdotool key Return

运行脚本

现在，我们可以在终端中运行该脚本，它将自动启动摄像头并等待识别登录。如果脚本成功识别了人脸并进行了登录，则终端将显示“success”。

./face-login.sh

结论

通过这个简单的 Shell-Bash 脚本，我们可以在 Ubuntu 上实现人脸识别登录。这不仅可以提高系统的安全性，还可以使登录过程更加便捷。