深度学习帮程序员“防”老板？露脸就发短信，10行python人脸报警

现在一个攻城狮就能搞定人脸的深度学习算法，这要多感谢国外开源框架，虽然达不到旷世face++和诸多人脸公司的深度，但是实际应用已经没有太大压力。下图就是tensorflow写的人脸5点定位加情绪测试。

人脸识别应用

前不久网络上爆红某公司，一人脸识别开发师用摄像头识别老板，当老板靠进自己的工位的时候，电脑自动切换到自己工作时的界面。

WTF？

你还在以为这个梗是网上造谣的？

还在以为人脸识别技术实现特别复杂、高大上？

NO！你OUT了，今天小编用最最简单易懂的代码讲解，给大家带来这款防火、防盗、防老板的终极利器——

项目地址：BossComming

项目目标：

识别特定人物，并通过手机信息的方式提示你：你的老板来啦！

项目环境介绍：

Python 3.3+或Python 2.7（本教程用6版本）

Windows 7或MacOS，以及Linux等系统

一个摄像头和IDLE集成系统（PyCharm）

下载完Python3.6，并配置相关的系统环境，按win键+R键输入cmd，

打开命令提示符，输入命令安装一下依赖：

pip3 install face_recognition

pip3install jpush

代码讲解：

下载本教程的项目，我们开始逐条代码的讲解人脸识别代码，保证在各位吃瓜群众“深入”到人工智能领域的教程当中。

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

# Load a sample picture and learn how to recognize it.

obama_image = face_recognition.load_image_file("BOSS2.bmp")

obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]

whileTrue:

ret, frame = video_capture.read()

face_locations = face_recognition.face_locations(frame)

face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)

其中cv2.VideoCapture函数定义摄像头对象，0为第一个摄像头，一般为笔记本内置摄像头。

face_recognition.load_image_file：读取项目下的图片文件

face_recognition.face_encodings：对图片进行编码

while True：进入死循环

video_capture.read:是一个返回当前帧的函数，它能返回两个参数，ret和frame

第一个参数是bool型的ret，其值为True或False，代表有没有读到图片

第二个参数是frame，是当前截取一帧的图片。

face_recognition.face_locations(frame)：获取视频流帧，识别人脸

face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)：对视频流进行编码

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