Python 物联网入门指南（七）（2）https://developer.aliyun.com/article/1507331
控制家庭
最后，使用以下图表进行连接并上传以下代码：
import time import paho.mqtt.client as paho import RPi.GPIO as GPIO GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(14,GPIO.OUT) broker="broker.hivemq.com" sub_topic = light/control client = paho.Client() def on_message(client, userdata, message): print('message is : ') print(str(message.payload)) data = str(message.payload) if data == "on": GPIO.output(3,GPIO.HIGH) elif data == "off": GPIO.output(3,GPIO.LOW) def on_connect(client,userdata, flag, rc): print("connection returned" + str(rc)) client.subscribe(sub_topic) client.connect(broker,port) client.on_connect = on_connect client.on_message=on_message client.loop_forever()
现在，在这段代码中，我没有太多需要告诉你的；它非常直接了当。我们发送数据就像上次一样。然而，这次我们使用了一个新的函数。所以，让我们看看这段代码到底是什么：
def on_message(client, userdata, message): print('message is : ') print(str(message.payload)) data = str(message.payload) if data == "on": GPIO.output(3,GPIO.HIGH) elif data == "off": GPIO.output(3,GPIO.LOW)
在这里，我们定义了on_message()函数在做什么。函数有三个参数，消息将在这些参数上工作。这包括client，我们之前已经声明过；userdata，我们现在没有使用；最后是message，我们将通过智能手机通过互联网发送。
一旦你查看程序内部，这个函数将使用print('message is : ')和print(str(message.payload))来打印消息。完成后，data的值将被设置为订阅者发送的消息。
这些数据将由我们的条件来评估。如果数据保持on，那么 GPIO 端口号3将被设置为HIGH，如果字符串是off，那么 GPIO 端口号3将被设置为LOW—简单来说，打开或关闭你的设备。
def on_connect(client,userdata, flag, rc): print("connection returned" + str(rc)) client.subscribe(sub_topic)
我们之前也定义了on_connect()函数。然而，这次有些不同。我们不仅打印连接返回的值rc，还使用了另一个名为client.subscribe(sub_topic)的函数，它将让我们在程序中之前定义的特定主题上连接到代理。
client.on_message=on_message
由于整个算法是基于事件驱动系统，这个client.on_message函数将一直等待接收消息。一旦接收到，它将执行on_message函数。这将决定是否打开或关闭设备。
要使用它，只需继续发送基于主题的数据，它将被你的树莓派接收。
一旦接收到，决策函数on_message()将决定 MyMQTT 应用程序接收到了什么数据。如果接收到的数据是on，那么灯将被打开。如果接收到的数据是off，那么灯将被关闭。就是这么简单。
总结
在本章中，我们已经了解了物联网的基础知识以及 MQTT 服务器的工作原理。我们还制作了一个入侵者检测系统，无论你身在何处，只要有人进入你的家，它都会提醒你。最后，我们还创建了一个系统，可以通过简单的手机命令打开家中的设备。在下一章中，我们将让贾维斯能够让你根据你的声音与系统交互。
第二十七章：给 Jarvis 发声
曾经想过是否可以使用机器人来完成我们的工作吗？是的！在一些高科技小说或漫威电影甚至漫画书中肯定是可能的。所以，系好安全带，准备好迎接这个令人惊叹的章节，在这里，您将实际实现我刚才提到的内容。
本章将涵盖以下主题：
- 基本安装
- 自动交付答录机
- 制作一个交互式门答录机器人
- 让 Jarvis 理解我们的声音
基本安装
有各种方法和方法可以控制我们的智能家居 Jarvis，其中一些我们之前已经探讨过，比如通过控制它。因此，首先，我们需要准备我们的系统以能够进行语音合成；为此，让我们执行以下过程。
首先，转到终端并输入以下命令：
sudo apt-get install alsa-utils
这将安装依赖项alsa-utils。alsa-utils包包含各种实用程序，用于控制您的声卡驱动程序。
完成后，您需要编辑文件。为此，我们需要打开文件。使用以下命令：
sudo nano /etc/modules
完成后，将打开一个文件；在该文件的底部，您需要添加以下行：
snd_bcm2835
您不需要深究我们为什么这样做。它只是用来设置事情。我可以给你解释；但是，在这个激动人心的时刻，我不想让你感到无聊。
此外，如果你幸运的话，有时你可能会发现该行已经存在。如果是这种情况，就让它在那里，不要动它。
现在，要播放我们需要 Jarvis 说的声音，我们需要一个音频播放器。不，不是你家里的那种。我们说的是能够播放的软件。
要安装播放器，我们需要运行以下命令：
sudo apt-get install mplayer
好了，我们已经完成了音频播放器；让我们看看接下来要做什么。现在，我们需要再次编辑媒体播放器的文件。我们将使用相同的步骤打开文件并编辑它：
sudo nano /etc/mplayer/mplayer.conf
这将打开文件。与之前一样，只需添加以下行：
nolirc=yes
最后，我们需要给它一些声音，所以运行以下命令：
sudo apt-get install festvox-rablpc16k
这将为 Jarvis 安装一个 16 kHz 的英国男声。我们喜欢英国口音，不是吗？
完美。一旦我们完成了之前提到的所有步骤，我们就可以开始了。要测试声音，只需将 USB 扬声器连接到树莓派并运行以下代码：
import os from time import sleep os.system('echo "hello! i am raspberry pi robot"|festival --tts ') sleep(2) os.system('echo "how are you?"| festival --tts ') sleep(2) os.system('echo "I am having fun."| festival --tts ') sleep(2)
好了，让我们看看我们实际做了什么：
import os
您可能已经发现，我们正在导入名为os的库。该库提供了一种使用操作系统相关功能的方法：
os.system('echo "Hello from the other side"|festival --tts ')
在这里，我们使用了一个名为system()的方法；它的作用是执行一个 shell 命令。也许你会想知道这是什么。shell 命令是用户用来访问系统功能并与之交互的命令。所以现在我们想要将文本转换为语音，我们将向这个函数提供两个参数。首先，文本是什么？在我们的例子中，它是Hello from the other side；我们这里的第二个参数是festival --tts。现在festival是一个库，tts代表文本到语音转换。因此，当我们将其传递给参数时，系统将知道要将传递给参数的文本从文本转换为语音。
就是这样！是的，就是这样。这就是我们让您的树莓派说话所需做的一切。
自动交付答录机
如今，我们都在网上订购东西。然而，无论亚马逊的流程有多么自动化，在谈论 2018 年时，我们仍然有人类将包裹送到我们的门口。有时，你希望他们知道一些关于放置包裹的地方。现在我们变得越来越自动化，过去你可能会在大门外留个便条的日子已经一去不复返了。是时候用我们的技术做些有趣的事情了。要做到这一点，我们几乎不需要做任何严肃的事情。我们只需要按照以下图示连接组件即可：
PIR 传感器必须放置在大门周围有运动时产生逻辑高电平的位置。
完成后，继续上传以下代码：
import RPi.GPIO as GPIO import time Import os GPIO.setmode(GPIO.BCM) PIR = 13 GPIO.setup(PIR,GPIO.IN) while True: if GPIO.input(PIR) == 1 : os.system('echo "Hello, welcome to my house"|festival --tts ') time.sleep(0.2) os.system('echo "If you are a delivery agent then please leave the package here"|festival --tts ') time.sleep(0.2) os.system('echo "If you are a guest then I'm sorry I have to leave I will be back after 7pm"|festival --tts ') time.sleep(0.2) os.system('echo "also Kindly don't step over the grass, its freshly grown and needs some time"|festival --tts ') time.sleep(1) os.system('echo "Thank you !"|festival --tts ')
现在我们所做的非常简单。一旦 PIR 传感器产生逻辑高电平，就会发出特定的指令。无需解释。如果需要澄清，可以参考之前的代码。
制作一个互动门 - 回答机器人
在上一章中，我们使用了 PIR 传感器来感知任何人类活动，然而传感器的问题是，无论谁来了或离开了，它都会传递相同的消息。这基本上意味着，即使你在漫长的一天后回家，它最终也会问同样的问题。相当愚蠢，是吧？
因此，在本章中，我们将使用之前的存储库，将视觉和语音整合在一起，形成一个令人惊叹的二人组。在这个过程中，摄像头将识别大门上的人，并且会识别是否是人类和陌生人，如果是的话，它会传递你打算传达的消息。另一方面，如果是你，它会简单地让你通过并问候。但是，如果检测到人脸但无法识别，则会向站在摄像头前的人提供一系列指令。
要实现这一切，你只需要在门口安装一个摄像头和 PIR。PIR 基本上是用来激活摄像头的。换句话说，只有在检测到运动时摄像头才会被激活。这个设置非常简单，不需要使用任何 GPIO。只需固定摄像头和 PIR，然后上传以下代码即可。
import RPi.GPIO as GPIO import time Import os import cv2 import numpy as np import cv2 faceDetect = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') cam = cv2.VideoCapture(0) rec = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() rec.read("recognizer/trainningData.yml") id = 0 while True: GPIO.setmode(GPIO.BCM) PIR = 13 GPIO.setup(PIR, GPIO.IN) if GPIO.input(PIR) == 1: ret, img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceDetect.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) id, conf = rec.predict(gray[y: y + h, x: x + w]) if id == 1: id = "BEN" os.system('echo "Hello, welcome to the house BEN"|festival --tts ') time, sleep(0.2) else : os.system('echo "If you are a delivery agent then please leave the package here"|festival --tts ') time, sleep(0.2) os.system('echo "If you are a guest then I' m sorry I have to leave I will be back after 7 pm "|festival --tts ') time, sleep(0.2) os.system('echo "also Kindly don' t step over the grass, its freshly grown and needs some time "|festival --tts ') time.sleep(1) os.system('echo "Thank you !"|festival --tts ') cv2.imshow("face", img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cam.release() cv2.destroyAllWindows()
faceDetect = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
在上述代码中，我们使用CascadeClassifier方法创建级联分类器，以便摄像头可以检测到人脸。
cam = cv2.VideoCapture(0) rec = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
在上述代码中，我们使用cv2的VideoCapture(0)方法从摄像头读取帧。此外，正在创建人脸识别器以识别特定的人脸。
ret, img = cam.read()
现在使用cam.read()从摄像头读取数据，就像在之前的代码中所做的那样。
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceDetect.detectMultiScale(gray,1.3,5)
图像被转换为灰色。然后，faceDetect.detectMultiScale()将使用灰色转换的图像。
for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2) id, conf = rec.predict(gray[y:y+h, x:x+w]) if id==1: id = "BEN" os.system('echo "Hello, welcome to my house BEN"|festival --tts ') time, sleep(0.2)
当检测到人脸时，包含人脸的图像部分将被转换为灰色并传递给预测函数。该方法将告诉我们人脸是否被识别，如果识别出人脸，还会返回 ID。假设这个人是BEN，那么 Jarvis 会说你好，欢迎来到我的家 BEN。现在BEN可以告诉 Jarvis 打开灯，然后当唤醒词 Jarvis 被激活时，Jarvis 会做出回应。如果识别不出这个人，那么可能是个快递员。然后，执行以下命令：
os.system('echo "If you are a delivery agent then please leave the package here"|festival --tts ') time, sleep(0.2) os.system('echo "If you are a guest then I'm sorry I have to leave I will be back after 7pm"|festival --tts ') time, sleep(0.2) os.system('echo "also Kindly don't step over the grass, its freshly grown and needs some time"|festival --tts ') time.sleep(1) os.system('echo "Thank you !"|festival --tts ')
让 Jarvis 理解我们的声音
声音是沟通的本质。它帮助我们在很短的时间内传输大量数据。它肯定比打字更快更容易。因此，越来越多的公司正在努力制作能够理解人类语音和语言并根据其工作的系统。这绝对不容易，因为语言中存在着巨大的变化；然而，我们已经走了相当长的路。因此，不用花费太多时间，让我们的系统准备好识别我们的声音。
因此，在这里，我们将使用来自 Google Voice 的 API。您可能知道，Google 非常擅长理解您说的话。非常字面意思。因此，使用他们的 API 是有道理的。现在，它的工作方式非常简单。我们捕获声音，然后将其转换为文本。然后，我们比较文本是否与配置文件中定义的内容相似。如果匹配任何内容，则将执行与其关联的 bash 命令。
首先，我们需要检查麦克风是否连接。为此，请运行以下命令：
lsusb
此命令将显示连接到 USB 的设备列表。如果您在列表上看到自己的设备，那么很好，您走上了正确的道路。否则，请尝试通过连接找到它，或者尝试其他硬件。
我们还需要将录音音量设置为高。要做到这一点，请继续输入以下命令：
alsamixer
现在一旦 GUI 弹出到屏幕上，使用箭头键切换音量。
最好由您自己听取录制的声音，而不是直接将其传输到树莓派。为此，我们首先需要录制我们的声音，因此需要运行以下命令：
arecord -l
这将检查摄像头是否在列表中。然后，输入以下命令进行录制：
arecord -D plughw:1,0 First.wav
声音将以First.wav的名称记录。
现在我们也想听一下我们刚刚录制的声音。这样做的简单方法是输入以下命令：
aplay test.wav
检查声音是否正确。如果不正确，您可以自由调整系统。
一旦我们完成了检查声音和麦克风，就该安装真正的工作软件了。有简单的方法可以做到这一点。以下是您需要运行的命令列表：
wget –- no-check-certificate “http://goo.gl/KrwrBa” -O PiAUISuite.tar.gz tar -xvzf PiAUISuite.tar.gz cd PiAUISuite/Install/ sudo ./InstallAUISuite.sh
现在当您运行此程序时，将开始发生非常有趣的事情。它将开始向您提出各种问题。其中一些将是直截了当的。您可以用正确的思维以是或否的形式回答。其他可能非常技术性。由于这些问题可能随时间而变化，似乎没有必要明确提及您需要填写的答案，但作为一个一般的经验法则——除非您真的想说不，否则给出肯定的答案。
好了，我们已经安装了软件。现在在继续进行该软件之前，让我们继续编写以下程序：
import RPi.GPIO as GPIO import time import os GPIO.setmode(GPIO.BCM) LIGHT = 2 GPIO.setup(LIGHT,GPIO.OUT) GPIO.output(LIGHT, GPIO.HIGH) os.system('echo "LIGHTS TURNED ON "|festival --tts')
每当此程序运行时，连接到 PIN 号为2的灯将被打开。此外，它将朗读灯已打开。将此文件保存为lighton.py：
import RPi.GPIO as GPIO import time import os GPIO.setmode(GPIO.BCM) LIGHT = 23 GPIO.setup(LIGHT,GPIO.OUT) GPIO.output(LIGHT, GPIO.LOW) os.system('echo "LIGHTS TURNED OFF "|festival --tts')
同样，在此程序中，灯将被关闭，并且它将朗读灯已关闭。将其保存为lightoff.py：
import RPi.GPIO as GPIO import time Import os GPIO.setmode(GPIO.BCM) FAN = 22 GPIO.setup(FAN,GPIO.OUT) GPIO.output(LIGHT, GPIO.HIGH) os.system('echo "FAN TURNED ON "|festival --tts')
现在我们也为风扇做同样的事情。在这个中，风扇将被打开；将其保存为fanon.py：
import RPi.GPIO as GPIO import time Import os GPIO.setmode(GPIO.BCM) FAN = 22 GPIO.setup(FAN,GPIO.OUT) GPIO.output(LIGHT, GPIO.LOW)os.system('echo "FAN TURNED OFF "|festival --tts')
我不需要为此解释相同的事情，对吧？正如您所猜到的，将其保存为fanoff.py。
好了！当所有这些都完成后，然后输入以下命令来检查软件是否正确安装：
voicecommand -c
树莓派响应唤醒词pi；让我们将其更改为jarvis。可以在打开配置文件后使用以下命令进行所有这些更改：
voicecommand -e.
在该文件中，输入您自己的命令。在这里，让我们添加以下代码：
LIGHT_ON LIGHT_OFF FAN_ON FAN_OFF
现在对于每个命令，定义动作。动作将是运行包含打开或关闭灯光和风扇的代码的 Python 文件。代码基本且简单易懂。将以下内容添加到文件中：
LIGHT ON = sudo python lighton.py LIGHT OFF = sudo python lightoff.py FAN ON = sudo python fanon.py FAN OFF = sudo python fanoff.py
现在，让我们看看我们做了什么。每当你说“贾维斯，开灯”，它会将你的语速转换成文本，将其与相应的程序进行比较，并执行程序中的操作。因此，在这个程序中，每当我们说“开灯”，灯就会亮起，其他命令也是类似。记得让它听到你说的话。你必须说“贾维斯”这个词，这样它才会听从命令并准备倾听。
总结
在这一章中，我们了解了如何与贾维斯互动，并根据我们的需求让它工作。如果这一章是关于口头交流，那么下一章将是关于手势识别，利用先进的电容技术，你将能够通过挥手来控制你的自动化系统。
第二十八章：手势识别
自人类诞生以来，人们就使用手势相互交流，甚至在没有任何正式语言之前。手势是交流的主要方式，这也可以从世界各地发现的古代雕塑中看出，手势一直是一种非常有效地传递大量数据的成功方式，有时甚至比语言本身更有效。
手势是自然的，它们可能是对某种情况的反射。即使在我们不知道的情况下，它也会在潜意识中发生。因此，它成为了与各种设备进行交流的理想方式。然而，问题仍然存在，如何？
我们可以肯定，如果我们谈论手势，那么我们肯定需要做大量的编程来识别视频中的手势；此外，这也需要大量的处理能力来实现。因此，这是不可能的。我们可以使用一系列接近传感器构建一些基本的手势识别系统。然而，识别的手势范围将非常有限，使用的端口也会多倍增加。
因此，我们需要找到一个易于使用且成本不会超过其提供的解决方案。
本章将涵盖以下主题：
- 电场感应
- 使用 Flick HAT
- 基于手势识别的自动化
电场感应
近场传感是一个非常有趣的传感领域。准备好一些有趣的东西。如果你感到有点困倦，或者注意力不集中，那就喝点咖啡，因为这个系统的工作原理可能会有点新。
每当有电荷时，就会伴随着一个相关的电场。这些电荷在空间中传播并绕过物体。当这种情况发生时，与之相关的电场具有特定的特征。只要周围的环境是空的，这种特征就会保持不变。
对于我们使用的手势识别板，它周围的感应范围只有几厘米，所以超出这一点的任何东西都可以忽略不计。如果那个区域没有任何东西，那么我们可以安全地假设被感应到的电场模式不会改变。然而，每当一个物体，比如我们的手，靠近时，这些波就会被扭曲。这种扭曲直接与物体的位置和姿势有关。通过这种扭曲，我们可以感应到手指的位置，并通过持续的感应，看到正在执行的动作是什么。所讨论的板看起来像这样：
板上的中央交叉区域是发射器，两侧是四个矩形结构。这些是感应元件。它们感应空间中的波纹模式。基于此，它们可以推导出物体的 x、y 和 z 坐标。这由一个名为 MGC 3130 的芯片提供动力。这个芯片进行所有计算，并将原始读数传递给用户，关于坐标。
使用 Flick HAT
Flick HAT 以盾牌的形式出现，你可以简单地将其插入树莓派并开始使用。然而，一旦你这样做了，你就不会剩下任何 GPIO 引脚。因此，为了避免这个问题，我们将使用公对母导线连接它。这将使我们可以访问其他 GPIO 引脚，然后我们可以玩得开心。
所以，继续按以下方式连接。以下是 Flick 板的引脚图：
然后，按照以下方式进行连接：
连接完成后，只需上传这个代码，看看会发生什么：
import signal import flicklib import time def message(value): print value @flicklib.move() def move(x, y, z): global xyztxt xyztxt = '{:5.3f} {:5.3f} {:5.3f}'.format(x,y,z) @flicklib.flick() def flick(start,finish): global flicktxt flicktxt = 'FLICK-' + start[0].upper() + finish[0].upper() message(flicktxt) def main(): global xyztxt global flicktxt xyztxt = '' flicktxt = '' flickcount = 0 while True: xyztxt = '' if len(flicktxt) > 0 and flickcount < 5: flickcount += 1 else: flicktxt = '' flickcount = 0 main()
现在一旦你上传了代码，让我们继续了解这个代码实际在做什么。
我们正在使用一个名为import flicklib的库，这是由这块板的制造商提供的。这个库的函数将在本章中用于与挥动板通信和获取数据。
def message(value): print value
在这里，我们定义了一个名为message(value)的函数，它将简单地打印传递给函数的任何值：
@flicklib.move()
这有一个特殊的装饰器概念。根据定义，装饰器是一个接受另一个函数并扩展后者行为的函数，而不明确修改它。在上一行代码中，我们声明它是一个装饰器@。
这有一个特殊的作用：动态定义程序中的任何函数。这意味着用这种方法定义的函数可以根据用户的定义而有不同的工作方式。
函数move()将进一步由在其后定义的函数补充。这种函数称为嵌套函数。也就是函数内部的函数：
def move(x, y, z): global xyztxt xyztxt = '{:5.3f} {:5.3f} {:5.3f}'.format(x,y,z)
在这里，我们定义了一个名为move()的函数，它的参数是x、y和z。在函数内部，我们定义了一个名为xyztxt的全局变量；现在，xyztxt的值将以五位数字的形式呈现，小数点后有三位。我们是如何知道的呢？正如你所看到的，我们使用了一个名为format()的函数。这个函数的作用是根据用户的要求格式化给定变量的值。我们在这里声明值为{:5.3f}。:5表示它将是五位数，3f表示小数点后将是三位数。因此，格式将是xxx.xx：
def flick(start,finish): global flicktxt flicktxt = 'FLICK-' + start[0].upper() + finish[0].upper() message(flicktxt)
在这里，我们定义了一个名为flick(start, finish)的函数。它有两个参数：start和finish。使用行flicktxt = 'FLICK-' + start[0].upper() + finish[0].upper()，这是根据手势板识别的字符进行切片。如果检测到南-北挥动，则开始为南，结束为北。现在我们只使用单词的第一个字符：
global xyztxt global flicktxt
我们再次全局定义了名为xyztxt和flicktxt的变量。之前，我们所做的是在函数中定义它。因此，重要的是在主程序中定义它：
if len(flicktxt) > 0 and flickcount < 5: flickcount += 1 else: flicktxt = '' flickcount = 0
当检测到手势时，flicktxt变量将获得与手势相对应的值。如果没有手势，那么flicktxt将保持为空。一个名为flickcount的变量将计算它被刷过多少次。如果值超出指定范围，那么flicktxt将使用行flicktxt = ''清除为空字符串，flickcount将被设为 0。
这将产生一个文本输出，向用户提供手势挥动的方向。
Python 物联网入门指南（七）（4）https://developer.aliyun.com/article/1507336
