・demo_face1.pyはべゼリーが顔を認識したらセリフを言うプログラムです。騒がしい場所に置く場合など、音声認識が使えないときに適しています。
モジュールの読み込み
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 顔認識デモ
# for Bezelie Edgar
# for Raspberry Pi
# by Jun Toyoda (Team Bezelie)
# from Aug15th2017
from datetime import datetime # 現在時刻取得
from random import randint # 乱数の発生
from time import sleep # ウェイト処理
import subprocess # 外部プロセスを実行するモジュール
import json # jsonファイルを扱うモジュール
import csv # CSVファイルを扱うモジュール
import sys # python終了sys.exit()のために必要
import picamera # カメラ用モジュール
import picamera.array # カメラ用モジュール
import cv2 # Open CVモジュール
import bezelie # べゼリー専用サーボ制御モジュール
csvFile = "/home/pi/bezelie/chatDialog.csv" # 対話リスト
jsonFile = "/home/pi/bezelie/edgar/data_chat.json" # 設定ファイル
ttsFile = "/home/pi/bezelie/edgar/exec_openJTalk.sh" # 音声合成
debugFile = "/home/pi/bezelie/debug.txt" # debug用
# 設定ファイルの読み込み
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
name = jDict['data0'][0]['name'] # べゼリーの別名。
user = jDict['data0'][0]['user'] # ユーザーのニックネーム。
# mic = jDict['data0'][0]['mic'] # マイク感度。62が最大値。
vol = jDict['data0'][0]['vol'] # スピーカー音量。
# 変数の初期化
alarmStop = False # アラームのスヌーズ機能（非搭載）
waitTime = 5 # autoモードでの会話の間隔
# OpenCV
cascade_path = "/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" # 顔認識xml
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
# 関数
def timeCheck(): # 活動時間内かどうかのチェック
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
awake1Start = jDict['data1'][0]['awake1Start']
awake1End = jDict['data1'][0]['awake1End']
awake2Start = jDict['data1'][0]['awake2Start']
awake2End = jDict['data1'][0]['awake2End']
t = datetime.now()
if int(t.hour) > int(awake1Start[0:2]) and int(t.hour) < int(awake1End[0:2]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake1Start[0:2]) and int(t.minute) >= int(awake1Start[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake1End[0:2]) and int(t.minute) <= int(awake1End[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) > int(awake2Start[0:2]) and int(t.hour) < int(awake2End[0:2]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake2Start[0:2]) and int(t.minute) >= int(awake2Start[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake2End[0:2]) and int(t.minute) <= int(awake2End[3:5]):
flag = True
else:
flag = False # It is not Active Time
return flag
def replyMessage(keyWord): # 対話
data = [] # 対話ファイル（csv）を変数dataに読み込む
with open(csvFile, 'rb') as f: # csvFileをオープン
for i in csv.reader(f): # ファイルから１行ずつiに読み込む
data.append(i) # dataに追加
data1 = [] # dataから質問内容がキーワードに一致している行をdata1として抜き出す
for index,i in enumerate(data): # index=連番
if unicode(i[0], 'utf-8')==keyWord: # i[0]はstrなのでutf-8に変換して比較する必要がある
j = randint(1,100) # １から１００までの乱数を発生させる
data1.append(i+[j]+[index]) # data1=質問内容,返答,乱数,連番のリスト
if data1 == []: # data1が空っぽだったらランダムで返す
for index,i in enumerate(data):
j = randint(1,100)
data1.append(i+[j]+[index])
maxNum = 0 # 複数の候補からランダムで選出。data1から欄数値が最大なものを選ぶ
for i in data1:
if i[2] > maxNum:
maxNum = i[2]
ansNum = i[3]
# 設定ファイルの読み込み
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
# mic = jDict['data0'][0]['mic'] # マイク感度の設定。
vol = jDict['data0'][0]['vol'] # スピーカー音量。
bez.moveRnd()
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+data[ansNum][1], shell=True)
bez.stop()
def debug_message(message):
print message
# writeFile(message)
# pass
# sys.stdout.write(message)
def writeFile(text): # デバッグファイル出力機能
f = open (debugFile,'r')
textBefore = ""
for row in f:
textBefore = textBefore + row
f.close()
f = open (debugFile,'w')
f.write(textBefore + text + "\n")
f.close()
# サーボの初期化
bez = bezelie.Control() # べゼリー操作インスタンスの生成
bez.moveCenter() # サーボの回転位置をトリム値に合わせる
# メインループ
def main():
try:
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+u"顔認識モード", shell=True)
stageAngle = 0 # ステージの初期角度
stageDelta = 5 # ループごとにステージを回転させる角度
stageSpeed = 8 # ループごとにステージを回転させる速度
bez.moveHead(15)
with picamera.PiCamera() as camera: # Open Pi-Camera as camera
with picamera.array.PiRGBArray(camera) as stream: # Open Video Stream from Pi-Camera as stream
camera.resolution = (640, 480) # Display Resolution
# camera.resolution = (1280, 720) # Display Resolution
# camera.resolution = (1920, 1080) # Display Resolution
camera.hflip = True # Vertical Flip
camera.vflip = True # Horizontal Flip
while True:
if timeCheck(): # 活動時間だったら動く
camera.capture(stream, 'bgr', use_video_port=True) # Capture the Video Stream
gray = cv2.cvtColor(stream.array, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Convert BGR to Grayscale
facerect = cascade.detectMultiScale(gray, # Find face from gray
scaleFactor=1.9, # 1.1 - 1.9 :the bigger the quicker & less acurate
minNeighbors=3, # 3 - 6 : the smaller the more easy to detect
minSize=(100,120), # Minimam face size
maxSize=(640,480)) # Maximam face size
if len(facerect) > 0:
for rect in facerect:
cv2.rectangle(stream.array, # Draw a red rectangle at face place
tuple(rect[0:2]), # Upper Left
tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), # Lower Right
(0,0,255), thickness=2) # Color and thickness
replyMessage(u"顔認識")
# cv2.imshow('frame', stream.array) # 画面に表示したい場合はコメント外してください
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # Quit operation
break
stream.seek(0) # Reset the stream
stream.truncate()
stageAngle = stageAngle + stageDelta
if stageAngle > 25 or stageAngle < -25:
stageDelta = stageDelta*(-1)
bez.moveStage(stageAngle,stageSpeed)
else: # 活動時間外は動作しない
subprocess.call('amixer cset numid=1 60% -q', shell=True) # スピーカー音量を調整
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+"活動時間外です", shell=True)
print "活動時間外なので発声・動作しません"
sleep (600) # 10分待機
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量を戻す
cv2.destroyAllWindows()
except KeyboardInterrupt: # CTRL+Cで終了
debug_message('keyboard interrupted')
bez.moveCenter()
bez.stop()
sys.exit(0)
if __name__ == "__main__":
debug_message('---------- started ----------')
main()
sys.exit(0)
・ラズパイカメラ用モジュールpycameraと、画像処理モジュールOpenCVをimportしています。
初期設定
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 顔認識デモ
# for Bezelie Edgar
# for Raspberry Pi
# by Jun Toyoda (Team Bezelie)
# from Aug15th2017
from datetime import datetime # 現在時刻取得
from random import randint # 乱数の発生
from time import sleep # ウェイト処理
import subprocess # 外部プロセスを実行するモジュール
import json # jsonファイルを扱うモジュール
import csv # CSVファイルを扱うモジュール
import sys # python終了sys.exit()のために必要
import picamera # カメラ用モジュール
import picamera.array # カメラ用モジュール
import cv2 # Open CVモジュール
import bezelie # べゼリー専用サーボ制御モジュール
csvFile = "/home/pi/bezelie/chatDialog.csv" # 対話リスト
jsonFile = "/home/pi/bezelie/edgar/data_chat.json" # 設定ファイル
ttsFile = "/home/pi/bezelie/edgar/exec_openJTalk.sh" # 音声合成
debugFile = "/home/pi/bezelie/debug.txt" # debug用
# 設定ファイルの読み込み
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
name = jDict['data0'][0]['name'] # べゼリーの別名。
user = jDict['data0'][0]['user'] # ユーザーのニックネーム。
# mic = jDict['data0'][0]['mic'] # マイク感度。62が最大値。
vol = jDict['data0'][0]['vol'] # スピーカー音量。
# 変数の初期化
alarmStop = False # アラームのスヌーズ機能（非搭載）
waitTime = 5 # autoモードでの会話の間隔
# OpenCV
cascade_path = "/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" # 顔認識xml
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
# 関数
def timeCheck(): # 活動時間内かどうかのチェック
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
awake1Start = jDict['data1'][0]['awake1Start']
awake1End = jDict['data1'][0]['awake1End']
awake2Start = jDict['data1'][0]['awake2Start']
awake2End = jDict['data1'][0]['awake2End']
t = datetime.now()
if int(t.hour) > int(awake1Start[0:2]) and int(t.hour) < int(awake1End[0:2]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake1Start[0:2]) and int(t.minute) >= int(awake1Start[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake1End[0:2]) and int(t.minute) <= int(awake1End[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) > int(awake2Start[0:2]) and int(t.hour) < int(awake2End[0:2]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake2Start[0:2]) and int(t.minute) >= int(awake2Start[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake2End[0:2]) and int(t.minute) <= int(awake2End[3:5]):
flag = True
else:
flag = False # It is not Active Time
return flag
def replyMessage(keyWord): # 対話
data = [] # 対話ファイル（csv）を変数dataに読み込む
with open(csvFile, 'rb') as f: # csvFileをオープン
for i in csv.reader(f): # ファイルから１行ずつiに読み込む
data.append(i) # dataに追加
data1 = [] # dataから質問内容がキーワードに一致している行をdata1として抜き出す
for index,i in enumerate(data): # index=連番
if unicode(i[0], 'utf-8')==keyWord: # i[0]はstrなのでutf-8に変換して比較する必要がある
j = randint(1,100) # １から１００までの乱数を発生させる
data1.append(i+[j]+[index]) # data1=質問内容,返答,乱数,連番のリスト
if data1 == []: # data1が空っぽだったらランダムで返す
for index,i in enumerate(data):
j = randint(1,100)
data1.append(i+[j]+[index])
maxNum = 0 # 複数の候補からランダムで選出。data1から欄数値が最大なものを選ぶ
for i in data1:
if i[2] > maxNum:
maxNum = i[2]
ansNum = i[3]
# 設定ファイルの読み込み
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
# mic = jDict['data0'][0]['mic'] # マイク感度の設定。
vol = jDict['data0'][0]['vol'] # スピーカー音量。
bez.moveRnd()
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+data[ansNum][1], shell=True)
bez.stop()
def debug_message(message):
print message
# writeFile(message)
# pass
# sys.stdout.write(message)
def writeFile(text): # デバッグファイル出力機能
f = open (debugFile,'r')
textBefore = ""
for row in f:
textBefore = textBefore + row
f.close()
f = open (debugFile,'w')
f.write(textBefore + text + "\n")
f.close()
# サーボの初期化
bez = bezelie.Control() # べゼリー操作インスタンスの生成
bez.moveCenter() # サーボの回転位置をトリム値に合わせる
# メインループ
def main():
try:
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+u"顔認識モード", shell=True)
stageAngle = 0 # ステージの初期角度
stageDelta = 5 # ループごとにステージを回転させる角度
stageSpeed = 8 # ループごとにステージを回転させる速度
bez.moveHead(15)
with picamera.PiCamera() as camera: # Open Pi-Camera as camera
with picamera.array.PiRGBArray(camera) as stream: # Open Video Stream from Pi-Camera as stream
camera.resolution = (640, 480) # Display Resolution
# camera.resolution = (1280, 720) # Display Resolution
# camera.resolution = (1920, 1080) # Display Resolution
camera.hflip = True # Vertical Flip
camera.vflip = True # Horizontal Flip
while True:
if timeCheck(): # 活動時間だったら動く
camera.capture(stream, 'bgr', use_video_port=True) # Capture the Video Stream
gray = cv2.cvtColor(stream.array, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Convert BGR to Grayscale
facerect = cascade.detectMultiScale(gray, # Find face from gray
scaleFactor=1.9, # 1.1 - 1.9 :the bigger the quicker & less acurate
minNeighbors=3, # 3 - 6 : the smaller the more easy to detect
minSize=(100,120), # Minimam face size
maxSize=(640,480)) # Maximam face size
if len(facerect) > 0:
for rect in facerect:
cv2.rectangle(stream.array, # Draw a red rectangle at face place
tuple(rect[0:2]), # Upper Left
tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), # Lower Right
(0,0,255), thickness=2) # Color and thickness
replyMessage(u"顔認識")
# cv2.imshow('frame', stream.array) # 画面に表示したい場合はコメント外してください
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # Quit operation
break
stream.seek(0) # Reset the stream
stream.truncate()
stageAngle = stageAngle + stageDelta
if stageAngle > 25 or stageAngle < -25:
stageDelta = stageDelta*(-1)
bez.moveStage(stageAngle,stageSpeed)
else: # 活動時間外は動作しない
subprocess.call('amixer cset numid=1 60% -q', shell=True) # スピーカー音量を調整
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+"活動時間外です", shell=True)
print "活動時間外なので発声・動作しません"
sleep (600) # 10分待機
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量を戻す
cv2.destroyAllWindows()
except KeyboardInterrupt: # CTRL+Cで終了
debug_message('keyboard interrupted')
bez.moveCenter()
bez.stop()
sys.exit(0)
if __name__ == "__main__":
debug_message('---------- started ----------')
main()
sys.exit(0)
・３９~４０行目で顔を認識するための定義ファイルを読み込んでいます。
関数定義
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 顔認識デモ
# for Bezelie Edgar
# for Raspberry Pi
# by Jun Toyoda (Team Bezelie)
# from Aug15th2017
from datetime import datetime # 現在時刻取得
from random import randint # 乱数の発生
from time import sleep # ウェイト処理
import subprocess # 外部プロセスを実行するモジュール
import json # jsonファイルを扱うモジュール
import csv # CSVファイルを扱うモジュール
import sys # python終了sys.exit()のために必要
import picamera # カメラ用モジュール
import picamera.array # カメラ用モジュール
import cv2 # Open CVモジュール
import bezelie # べゼリー専用サーボ制御モジュール
csvFile = "/home/pi/bezelie/chatDialog.csv" # 対話リスト
jsonFile = "/home/pi/bezelie/edgar/data_chat.json" # 設定ファイル
ttsFile = "/home/pi/bezelie/edgar/exec_openJTalk.sh" # 音声合成
debugFile = "/home/pi/bezelie/debug.txt" # debug用
# 設定ファイルの読み込み
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
name = jDict['data0'][0]['name'] # べゼリーの別名。
user = jDict['data0'][0]['user'] # ユーザーのニックネーム。
# mic = jDict['data0'][0]['mic'] # マイク感度。62が最大値。
vol = jDict['data0'][0]['vol'] # スピーカー音量。
# 変数の初期化
alarmStop = False # アラームのスヌーズ機能（非搭載）
waitTime = 5 # autoモードでの会話の間隔
# OpenCV
cascade_path = "/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" # 顔認識xml
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
# 関数
def timeCheck(): # 活動時間内かどうかのチェック
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
awake1Start = jDict['data1'][0]['awake1Start']
awake1End = jDict['data1'][0]['awake1End']
awake2Start = jDict['data1'][0]['awake2Start']
awake2End = jDict['data1'][0]['awake2End']
t = datetime.now()
if int(t.hour) > int(awake1Start[0:2]) and int(t.hour) < int(awake1End[0:2]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake1Start[0:2]) and int(t.minute) >= int(awake1Start[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake1End[0:2]) and int(t.minute) <= int(awake1End[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) > int(awake2Start[0:2]) and int(t.hour) < int(awake2End[0:2]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake2Start[0:2]) and int(t.minute) >= int(awake2Start[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake2End[0:2]) and int(t.minute) <= int(awake2End[3:5]):
flag = True
else:
flag = False # It is not Active Time
return flag
def replyMessage(keyWord): # 対話
data = [] # 対話ファイル（csv）を変数dataに読み込む
with open(csvFile, 'rb') as f: # csvFileをオープン
for i in csv.reader(f): # ファイルから１行ずつiに読み込む
data.append(i) # dataに追加
data1 = [] # dataから質問内容がキーワードに一致している行をdata1として抜き出す
for index,i in enumerate(data): # index=連番
if unicode(i[0], 'utf-8')==keyWord: # i[0]はstrなのでutf-8に変換して比較する必要がある
j = randint(1,100) # １から１００までの乱数を発生させる
data1.append(i+[j]+[index]) # data1=質問内容,返答,乱数,連番のリスト
if data1 == []: # data1が空っぽだったらランダムで返す
for index,i in enumerate(data):
j = randint(1,100)
data1.append(i+[j]+[index])
maxNum = 0 # 複数の候補からランダムで選出。data1から欄数値が最大なものを選ぶ
for i in data1:
if i[2] > maxNum:
maxNum = i[2]
ansNum = i[3]
# 設定ファイルの読み込み
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
# mic = jDict['data0'][0]['mic'] # マイク感度の設定。
vol = jDict['data0'][0]['vol'] # スピーカー音量。
bez.moveRnd()
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+data[ansNum][1], shell=True)
bez.stop()
def debug_message(message):
print message
# writeFile(message)
# pass
# sys.stdout.write(message)
def writeFile(text): # デバッグファイル出力機能
f = open (debugFile,'r')
textBefore = ""
for row in f:
textBefore = textBefore + row
f.close()
f = open (debugFile,'w')
f.write(textBefore + text + "\n")
f.close()
# サーボの初期化
bez = bezelie.Control() # べゼリー操作インスタンスの生成
bez.moveCenter() # サーボの回転位置をトリム値に合わせる
# メインループ
def main():
try:
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+u"顔認識モード", shell=True)
stageAngle = 0 # ステージの初期角度
stageDelta = 5 # ループごとにステージを回転させる角度
stageSpeed = 8 # ループごとにステージを回転させる速度
bez.moveHead(15)
with picamera.PiCamera() as camera: # Open Pi-Camera as camera
with picamera.array.PiRGBArray(camera) as stream: # Open Video Stream from Pi-Camera as stream
camera.resolution = (640, 480) # Display Resolution
# camera.resolution = (1280, 720) # Display Resolution
# camera.resolution = (1920, 1080) # Display Resolution
camera.hflip = True # Vertical Flip
camera.vflip = True # Horizontal Flip
while True:
if timeCheck(): # 活動時間だったら動く
camera.capture(stream, 'bgr', use_video_port=True) # Capture the Video Stream
gray = cv2.cvtColor(stream.array, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Convert BGR to Grayscale
facerect = cascade.detectMultiScale(gray, # Find face from gray
scaleFactor=1.9, # 1.1 - 1.9 :the bigger the quicker & less acurate
minNeighbors=3, # 3 - 6 : the smaller the more easy to detect
minSize=(100,120), # Minimam face size
maxSize=(640,480)) # Maximam face size
if len(facerect) > 0:
for rect in facerect:
cv2.rectangle(stream.array, # Draw a red rectangle at face place
tuple(rect[0:2]), # Upper Left
tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), # Lower Right
(0,0,255), thickness=2) # Color and thickness
replyMessage(u"顔認識")
# cv2.imshow('frame', stream.array) # 画面に表示したい場合はコメント外してください
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # Quit operation
break
stream.seek(0) # Reset the stream
stream.truncate()
stageAngle = stageAngle + stageDelta
if stageAngle > 25 or stageAngle < -25:
stageDelta = stageDelta*(-1)
bez.moveStage(stageAngle,stageSpeed)
else: # 活動時間外は動作しない
subprocess.call('amixer cset numid=1 60% -q', shell=True) # スピーカー音量を調整
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+"活動時間外です", shell=True)
print "活動時間外なので発声・動作しません"
sleep (600) # 10分待機
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量を戻す
cv2.destroyAllWindows()
except KeyboardInterrupt: # CTRL+Cで終了
debug_message('keyboard interrupted')
bez.moveCenter()
bez.stop()
sys.exit(0)
if __name__ == "__main__":
debug_message('---------- started ----------')
main()
sys.exit(0)
メインループ
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 顔認識デモ
# for Bezelie Edgar
# for Raspberry Pi
# by Jun Toyoda (Team Bezelie)
# from Aug15th2017
from datetime import datetime # 現在時刻取得
from random import randint # 乱数の発生
from time import sleep # ウェイト処理
import subprocess # 外部プロセスを実行するモジュール
import json # jsonファイルを扱うモジュール
import csv # CSVファイルを扱うモジュール
import sys # python終了sys.exit()のために必要
import picamera # カメラ用モジュール
import picamera.array # カメラ用モジュール
import cv2 # Open CVモジュール
import bezelie # べゼリー専用サーボ制御モジュール
csvFile = "/home/pi/bezelie/chatDialog.csv" # 対話リスト
jsonFile = "/home/pi/bezelie/edgar/data_chat.json" # 設定ファイル
ttsFile = "/home/pi/bezelie/edgar/exec_openJTalk.sh" # 音声合成
debugFile = "/home/pi/bezelie/debug.txt" # debug用
# 設定ファイルの読み込み
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
name = jDict['data0'][0]['name'] # べゼリーの別名。
user = jDict['data0'][0]['user'] # ユーザーのニックネーム。
# mic = jDict['data0'][0]['mic'] # マイク感度。62が最大値。
vol = jDict['data0'][0]['vol'] # スピーカー音量。
# 変数の初期化
alarmStop = False # アラームのスヌーズ機能（非搭載）
waitTime = 5 # autoモードでの会話の間隔
# OpenCV
cascade_path = "/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" # 顔認識xml
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
# 関数
def timeCheck(): # 活動時間内かどうかのチェック
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
awake1Start = jDict['data1'][0]['awake1Start']
awake1End = jDict['data1'][0]['awake1End']
awake2Start = jDict['data1'][0]['awake2Start']
awake2End = jDict['data1'][0]['awake2End']
t = datetime.now()
if int(t.hour) > int(awake1Start[0:2]) and int(t.hour) < int(awake1End[0:2]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake1Start[0:2]) and int(t.minute) >= int(awake1Start[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake1End[0:2]) and int(t.minute) <= int(awake1End[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) > int(awake2Start[0:2]) and int(t.hour) < int(awake2End[0:2]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake2Start[0:2]) and int(t.minute) >= int(awake2Start[3:5]):
flag = True
elif int(t.hour) == int(awake2End[0:2]) and int(t.minute) <= int(awake2End[3:5]):
flag = True
else:
flag = False # It is not Active Time
return flag
def replyMessage(keyWord): # 対話
data = [] # 対話ファイル（csv）を変数dataに読み込む
with open(csvFile, 'rb') as f: # csvFileをオープン
for i in csv.reader(f): # ファイルから１行ずつiに読み込む
data.append(i) # dataに追加
data1 = [] # dataから質問内容がキーワードに一致している行をdata1として抜き出す
for index,i in enumerate(data): # index=連番
if unicode(i[0], 'utf-8')==keyWord: # i[0]はstrなのでutf-8に変換して比較する必要がある
j = randint(1,100) # １から１００までの乱数を発生させる
data1.append(i+[j]+[index]) # data1=質問内容,返答,乱数,連番のリスト
if data1 == []: # data1が空っぽだったらランダムで返す
for index,i in enumerate(data):
j = randint(1,100)
data1.append(i+[j]+[index])
maxNum = 0 # 複数の候補からランダムで選出。data1から欄数値が最大なものを選ぶ
for i in data1:
if i[2] > maxNum:
maxNum = i[2]
ansNum = i[3]
# 設定ファイルの読み込み
f = open (jsonFile,'r')
jDict = json.load(f)
# mic = jDict['data0'][0]['mic'] # マイク感度の設定。
vol = jDict['data0'][0]['vol'] # スピーカー音量。
bez.moveRnd()
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+data[ansNum][1], shell=True)
bez.stop()
def debug_message(message):
print message
# writeFile(message)
# pass
# sys.stdout.write(message)
def writeFile(text): # デバッグファイル出力機能
f = open (debugFile,'r')
textBefore = ""
for row in f:
textBefore = textBefore + row
f.close()
f = open (debugFile,'w')
f.write(textBefore + text + "\n")
f.close()
# サーボの初期化
bez = bezelie.Control() # べゼリー操作インスタンスの生成
bez.moveCenter() # サーボの回転位置をトリム値に合わせる
# メインループ
def main():
try:
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+u"顔認識モード", shell=True)
stageAngle = 0 # ステージの初期角度
stageDelta = 5 # ループごとにステージを回転させる角度
stageSpeed = 8 # ループごとにステージを回転させる速度
bez.moveHead(15)
with picamera.PiCamera() as camera: # Open Pi-Camera as camera
with picamera.array.PiRGBArray(camera) as stream: # Open Video Stream from Pi-Camera as stream
camera.resolution = (640, 480) # Display Resolution
# camera.resolution = (1280, 720) # Display Resolution
# camera.resolution = (1920, 1080) # Display Resolution
camera.hflip = True # Vertical Flip
camera.vflip = True # Horizontal Flip
while True:
if timeCheck(): # 活動時間だったら動く
camera.capture(stream, 'bgr', use_video_port=True) # Capture the Video Stream
gray = cv2.cvtColor(stream.array, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Convert BGR to Grayscale
facerect = cascade.detectMultiScale(gray, # Find face from gray
scaleFactor=1.9, # 1.1 - 1.9 :the bigger the quicker & less acurate
minNeighbors=3, # 3 - 6 : the smaller the more easy to detect
minSize=(100,120), # Minimam face size
maxSize=(640,480)) # Maximam face size
if len(facerect) > 0:
for rect in facerect:
cv2.rectangle(stream.array, # Draw a red rectangle at face place
tuple(rect[0:2]), # Upper Left
tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), # Lower Right
(0,0,255), thickness=2) # Color and thickness
replyMessage(u"顔認識")
# cv2.imshow('frame', stream.array) # 画面に表示したい場合はコメント外してください
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # Quit operation
break
stream.seek(0) # Reset the stream
stream.truncate()
stageAngle = stageAngle + stageDelta
if stageAngle > 25 or stageAngle < -25:
stageDelta = stageDelta*(-1)
bez.moveStage(stageAngle,stageSpeed)
else: # 活動時間外は動作しない
subprocess.call('amixer cset numid=1 60% -q', shell=True) # スピーカー音量を調整
subprocess.call("sh "+ttsFile+" "+"活動時間外です", shell=True)
print "活動時間外なので発声・動作しません"
sleep (600) # 10分待機
subprocess.call('amixer cset numid=1 '+vol+'% -q', shell=True) # スピーカー音量を戻す
cv2.destroyAllWindows()
except KeyboardInterrupt: # CTRL+Cで終了
debug_message('keyboard interrupted')
bez.moveCenter()
bez.stop()
sys.exit(0)
if __name__ == "__main__":
debug_message('---------- started ----------')
main()
sys.exit(0)
・１２７~１２８行目でステージを回転させる速度を設定しています。
・１３２行目の表示サイズは、お使いのディスプレイの解像度に合わせて調整してください。
・認識する顔のサイズや認識精度と速度のバランスは１４２~１４５行目で調整できます。