利用树莓派来监听任务目标(下)

2020-04-23 5,189



距离上次的上篇已经过去了小半年时间了

真的不是我咕咕了 是因为自己挖的坑有点多

本片文章主要介绍的是如何对人脸进行检测和检测后的通讯方式

树莓派 zeor w 性能有点跟不上 所以今天的主角是4B。


硬件清单

· 读卡器以及 SD 卡

· 树莓派官方摄像头一枚夜视版)

· 树莓派4B

· 供电设备 (实际场景需要装个充电宝或者使用定制的电源)

· 监听模块 (如果想要带上声音可以装个)


更新树莓派系统

在这之前需要将pip源 、apt源、系统更新源换成国内的

并且使用树莓派4并且刷入最新版的系统包。

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade


安装python-OpenCV

安装pip3后安装3.4.6版本的opencv

因为最新版会报错,目前树莓派4最好安装这个版本

sudo apt-get install python3-pip
pip3 install opencv-python==3.4.6.27

安装成功测试


源码编译方式安装OpenCV

如果你不做后续开发之类的,源码编译的方式可以跳过

源码编译安装OpenCV比较繁琐

安装之后的OpenCV可以采用多种语言进行开发

是一种全面的安装,安装过程费时费力

笔者安装过程长达三到四个小时 一定要保证电源不会断并把风扇插上 

防止编译把树莓派给烧了


Let‘ go~ 首先我们要安装OpenCV所依赖的各种工具和图像视频库

构建 OpenCV 的相关工具和常用图像工具包

#安装build-essential、cmake、git和pkg-configsudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
# jpeg格式图像工具包sudo apt-get install libjpeg8-dev // 安装tif格式图像工具包sudo apt-get install libtiff5-dev // 安装JPEG-2000图像工具包sudo apt-get install libjasper-dev // 安装png图像工具包sudo apt-get install libpng12-dev
#视频I/O包sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev


安装gtk2.0

ubuntu 有可能出现包版本过高的情况,需要将依赖包降级安装


#务必安装该包后再编译opencv
sudo apt-get install libgtk2.0-dev

如果需要降级可以使用下面这个工具,可以使用n来替换解决方案

image.png

我使用的是这个解决方案


获取OpenCV源代码

// 下载OpenCV3.4.6
wget -O opencv-3.4.6.zip https://gitee.com/asc0t6e/opencv/repository/archive/3.4.6.zip 
// 解压OpenCV
unzip opencv-3.4.6.zip
// 下载OpenCV_contrib库:wget -O opencv_contrib-3.4.6.zip https://gitee.com/asc0t6e/opencv_contrib/repository/archive/3.4.6.zip 
// 解压OpenCV_contrib库:unzip opencv_contrib-3.4.6.zip

编译OpenCv

#进入OpenCv目录cd opencv#新建release文件夹mkdir release#进入release文件夹cd release# 预编译cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.4.6/modules \    -D WITH_FFMPEG=ON \    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
#用4个核心编译他make -j4sudo make install  sudo ldconfig


安装VNC

首先树莓派上安装vnc服务

 sudo apt-get install tightvncserver

输入vncpasswd来设置你的vnc密码

接着会问你

Would you like to enter a view-only password (y/n)?

选择 n 就好

然后输入vncserver来启动服务

记着这个参数后面连接需要用!!!!


安装PC控制端

在这个网站下载符合你电脑的版本

https://www.realvnc.com/en/connect/download/viewer/

点击File -> New connection

弹出Properties在VNC Server中输入树莓派对应IP地址和端口



人脸检测

首先要了解cv2的几个需要用到的API要捕捉视频

需要创建一个VideoCapture对象

它的参数可以是设备索引或视频文件的名称

设备索引只是指定哪个摄像头的号码

我们树莓派只有一个摄像头那这个参数就填0

如果有第二台摄像头可以通过传递1等来选择他


接下来写一个dome,把识别的人脸保存为本地图片,如果想要他后台静默检测,可以把画矩形框和显示视频这两行代码给注释了

import cv2import time
#这个是你人脸检测训练好数据的文件目录FaceCascadePath="haarcascade_frontalface.xml"FaceCascade = cv2.CascadeClassifier(FaceCascadePath)
# 打开视频捕获设备video_capture = cv2.VideoCapture(0)
while True:    if not video_capture.isOpened():#检查它是否被初始化        time.sleep(5)        pass
   # 读视频帧    ret, frame = video_capture.read()#如果帧被正确读取,则为True
   # 转为灰度图像    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   # 调用分类器进行检测,如果有人脸返回一个列表    faces = FaceCascade.detectMultiScale(        gray,        scaleFactor=1.1,        minNei***ors=5,        minSize=(30, 30),        # flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE    )    if len(faces)>0:        cv2.imwrite(str(int(time.time())) + '.jpg', frame)  # 存储为图像
   # 画矩形框    for (x, y, w, h) in faces:        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
   # 显示视频    cv2.imshow('Video', frame)
   if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        break
# 关闭摄像头设备video_capture.release()
# 关闭所有窗口cv2.destroyAllWindows()


接下来使用树莓派测试下


既然检测到了人,那么接下来需要的就是让它如何告诉你了是不是


利用邮件通讯

接下来就是敲发邮件的代码了,首先需要你注册一个网易邮箱

然后点击设置->POP3/SMTP/IMAP


开启后会给你一串授权码,就是下面打码的那一段


源码如下

# !/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
import smtplibfrom email.mime.multipart import MIMEMultipartfrom email.mime.application import MIMEApplicationfrom email.mime.text import MIMETextfrom email.header import Headerfrom email.mime.image import MIMEImageimport zipfileimport cv2import timeimage_list=[]#图片列表# 第三方 SMTP 服务mail_host = "smtp.163.com"  # 设置服务器mail_user = "XXXXXX@163.com"  # 用户名mail_pass = "XXXXXXXXXXXXX"  # 口令receiver = 'XXXXXXXX@163.com'  #接收邮件def SendEamil(zip_file,image_file):    # 邮件内容    email_box = MIMEMultipart()#创建容器    # message = MIMEText("警戒警戒!莎莎检测到有人入侵!数据以保存喵~", 'plain', 'utf-8')#邮箱文字    # email_box.attach(message)#存入    email_box['From'] =  "Salsa<"+mail_user+ ">"#发送人    email_box ['To'] =  receiver#发给谁    email_box ['Subject'] = Header("入侵警报", 'utf-8')#标题
   #发送压缩文件    zip_apart = MIMEApplication(open(zip_file, 'rb').read())    zip_apart.add_header('Content-Disposition', 'attachment', filename=zip_file)    email_box.attach(zip_apart)    #添加表情包图片
   msgAlternative = MIMEMultipart('alternative')    email_box.attach(msgAlternative)
   mail_msg = """    <p>警戒警戒!莎莎检测到有人入侵!数据以保存喵~</p>    <p><img src="cid:dns_config"></p>    """    msgAlternative.attach(MIMEText(mail_msg, 'html', 'utf-8'))    # 指定图片为当前目录    file = open(image_file, "rb")    img_data = file.read()    file.close()    img = MIMEImage(img_data)    img.add_header('Content-ID', 'dns_config')    email_box.attach(img)    try:        smtpObj = smtplib.SMTP()        smtpObj.connect(mail_host, 25)  # 25 为 SMTP 端口号        smtpObj.login(mail_user, mail_pass)        smtpObj.sendmail(mail_user, receiver, email_box.as_string())        print("发送成功")        smtpObj.quit()        smtpObj.close()    except smtplib.SMTPException as e:        print(e)
def ZIP(time_name):    zip_file = zipfile.ZipFile(time_name+'.zip', 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED)    # 把zfile整个目录下所有内容,压缩为new.zip文件    zip_file.write(time_name+'.jpg')    # 把c.txt文件压缩成一个压缩文件    # zip_file.write('c.txt',compress_type=zipfile.ZIP_DEFLATED)    zip_file.close()    return time_name+'.zip'

def FaceDetection():    FaceCascadePath = "haarcascade_frontalface.xml"    FaceCascade = cv2.CascadeClassifier(FaceCascadePath)    # FaceCascade = cv2.CascadeClassifier(config.FaceCascadePath)
   # 打开视频捕获设备    video_capture = cv2.VideoCapture(0)
   while True:        if not video_capture.isOpened():  # 检查它是否被初始化            time.sleep(5)            pass
       # 读视频帧        ret, frame = video_capture.read()  # 如果帧被正确读取,则为True        # 转为灰度图像        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)        # 调用分类器进行检测,如果有人脸返回一个列表        faces = FaceCascade.detectMultiScale(            gray,            scaleFactor=1.1,            minNei***ors=5,            minSize=(30, 30),            # flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE        )        if len(faces) > 0:            time_name=str(int(time.time()))            image_list.append(time_name)            time.sleep(1)            cv2.imwrite(time_name + '.jpg', frame)  # 存储为图像            if len(image_list)>4:#如果容器里面图片超过4张发送邮件,防止疯狂发送                zip_file=ZIP(time_name)                SendEamil(zip_file, "test.gif")                image_list.clear()
       # 画矩形框        for (x, y, w, h) in faces:            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)        # 显示视频        cv2.imshow('Video', frame)        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):            break    # 关闭摄像头设备    video_capture.release()    # 关闭所有窗口    cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':    FaceDetection()


下图中1和3都改为你的网易云邮箱

2改为你的授权码 

然后使用python face.py运行即可看到效果


注意

发邮件的话最好自己邮箱发送给自己邮箱

因为测试发现如果使用网易邮箱发邮件给QQ邮箱一段时间内超过一定次数会直接封禁

并且不能在文本中插入图片

由于没办法在文中放入其他文件  我已把项目上传到了github上

项目中也是需要修改网易云邮箱和授权码的,还有人脸画框是被注释掉的最终版本

所以不会看到下面树莓派中人脸画框的效果,但是识别到人脸还是依旧可以发送的。


树莓派中显示效果

邮箱中效果如下

点进邮件查看内容,确实为人脸检测截图的图片


利用QQbot通讯

由于树莓派的是使用ARM架构的CPU导致不支持wine技术

所以如果你是X86架构的机器来监控的话可以参考如下文档食用

这边就不在概述(浪费了我个把星期倒腾

https://www.ascotbe.com/Medusa/Documentation/#/Bot


利用短信通讯

首先需要去官网注册个账号https://pushed.co

在官网创建开发者模板并且在你手机上下载他们的APP后登录

由于这个每个月限定1W条通知 超过的需要付费

感兴趣的可以自行挖掘,这边就不图文讲解了

接着使用如下脚本就能发送消息了

# !/usr/bin/python3import requests
payload = {    "app_key": "APP_KEY",#你开发者面板里面可以找到    "app_secret": "APP_SECRET",#你开发者面板里面可以找到    "target_type": "app",#由于我们是发送到手机上所以类型为app    "content": "警戒警戒!莎莎检测到有人入侵!数据以保存喵~"}
r = requests.post("https://api.pushed.co/1/push", data=payload)

最终效果如下图


后记

终于填上了自己挖的坑之一,可以去填其他的坑了23333,不过你们没发现这个只能检测人脸,而无法分辨这张脸是谁吗,这样如果自己进来也会给你发邮件是不是,如果有时间的话,就再肝一篇人脸识别的文章,可以检测检测你是谁,你的颜值,你的年龄等等,如果没有的话你就当我前面没说。


参考文章

https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html

https://tunm.top/archive/

https://www.ptorch.com/docs/6/opencv_video_display



本文作者:ascotbe

本文为安全脉搏专栏作者发布,转载请注明:https://www.secpulse.com/archives/129169.html

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