今天是国庆假期的第一天，早上一觉睡到自然醒，美滋滋(~ o ~)。晚上吃完晚饭来实验室打个酱油，发现之前有个有趣的项目还没来得及写篇博客，遂准备利用今晚上这点时间好好整理一下。

记不得是今年什么时候的看到的一篇博文写到：有个程序员写了一个程序，使得老板在向他的办公桌走来时，电脑屏幕自动切换到工作时的样子，大神真是无处不在，啧啧啧，但当时这个文章没讲具体是怎么实现的，前段时间在逛github时偶然发现了这个项目，但这个代码复制过来以后不能直接在本地计算机上实现以上功能，于是做了一些改动和说明，增加了图像数据收集的过程，这样就可以在小笔记本上愉快地跑起来了。

首先简单地阐述一下项目实现的原理：

1. 收集老板脸部的图像信息，收集非老板的一些其他人的脸部图像信息，数据集越大越好(500~1200张左右)，这样下一步训练的模型的准确度也就越高。

2. 使用python的keras库调用TensorFlow训练一个可以特异性识别老板的卷积神经网络模型模型。(当然这个直接用TensorFlow写也可以，Keras的语法更容易上手，我看这个大神使用了四层卷积，两次max pooling，识别的准确率还不错)

3. 打开摄像头，将其对准老板走到你工作位置的必经之路，捕捉老板的面部信息，使用第二步训练的模型判断老板是否出现，这一步需要使用OpenCV捕捉面部信息，并把数据传递给模型进行识别，所以要先安装好OpenCV。

我的代码分享在我的github里¹，可以直接下载，解压后是一个文件夹，应当包含以下文件：

运行“face_capture.py”会使用电脑自带的摄像头拍摄1200张照片，存放在“data/boss”文件夹，注意修改脚本中的保存路径，现在脚本中的保存路径只适用于我的笔记本。在“data/other”文件夹下我已经收集了一些非boss(我自己or你自己)的脸部图像。

完成数据的准备工作后，运行“boss_train.py”训练模型，保存在“store”文件夹下。

运行“camerareader.py”打开摄像头，如果老板出现在摄像头中，就会把保存好的截屏python IDE图片“spycharm.jpg”全屏显示在屏幕上，同时要把此脚本第11行的路径进行修改，使得其与你安装的OpenCV的路径一致。

确保在运行脚本前安装了“requirements.txt”文件中相对应的包。

玩笑归玩笑，我简单评估一下这个项目的实战价值：不太可能应用到和实验室老板的…，嗯当然我肯定是没有这种想法的，没有、我不是、你瞎说，咳咳。难点还是很多的，比如：

• 如何让老板待在你的电脑前安安静静的让你拍两分钟的照，或者慢慢收集老板的照片，这个…..
• 如何向老板解释你从自己的桌子上接了个摄像头出来，并且对准老板的方向。
• 识别是很快的，但是识别程序要一直开着。

我倒是想到了一些可能的应用，比如在树莓派上外接个摄像头，并且和Arduino结合做些智能家居，或者安装一个“我妹”报警器，毕竟现在年纪还小，估计一个棒棒糖两分钟还是可以保证的，实在不行就两个。哈哈哈，just kidding😎。