这段代码是一个比较复杂的 Python 脚本，主要涉及图像处理、图形用户界面 (GUI) 创建、和一些操作系统级的功能。下面，我将逐行解释这段代码的作用和逻辑。
导入模块
import matplotlib.image import cv2 import tkinter as tk from tkinter import * import win32api, win32con import time import tkinter.messagebox import sys import threading
这些行导入了本脚本所需的所有 Python 库。matplotlib.image 用于读取图像文件，cv2（即 OpenCV）用于执行图像处理任务，tkinter 用于创建 GUI 界面。win32api 和 win32con 用于访问 Windows API，用以获取屏幕参数和其他系统级操作。time、sys 和 threading 分别用于时间处理、系统相关操作和多线程编程。
全局变量初始化
ni = "" x = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_CXSCREEN) # 获得屏幕分辨率 X 轴 y = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_CYSCREEN) # 获得屏幕分辨率 Y 轴 root = "" flag_jiuji = False flag_exit = False
这部分代码初始化了一些全局变量。ni 可能用于存储用户输入，x 和 y 存储屏幕的宽度和高度。root 变量可能用于存储 Tkinter 的窗口对象。flag_jiuji 和 flag_exit 是控制流的标志变量。
函数定义
函数 pan
def pan(): global flag_exit if ni.get() == "exit": flag_exit = True return if ni.get() == "p": root.destroy() return else: tkinter.messagebox.showwarning("警告", "哼, 别想动我电脑")
pan 函数检查用户输入的内容。如果输入为 exit，则设置 flag_exit 为 True，可能表示退出程序。如果输入为 p，则销毁 Tkinter 窗口。否则，显示一个警告消息框。
函数 chengfa
def chengfa(): global root, ni root = tk.Tk() root.minsize(x, y) label1 = Label(root, text='''由于你看着不像主人，所以触发此程序。 在此填写密码：\t\t\t''') label1.place(x=x / 2 - 100, y=y / 2) ni = tk.Entry(root, width=20, show="*") ni.place(x=x / 2 + 10, y=y / 2 + 20) ga = tk.Button(root, text='确定密码', command=pan) ga.place(x=x / 2 - 90, y=y / 2 + 40) root.overrideredirect(True) root.update() while True: if flag_exit: sys.exit(0) try: root.wm_attributes('-topmost', 1) root.update() except: break
chengfa 函数创建一个全屏的 Tkinter 窗口，要求用户输入密码。如果 flag_exit 被设置为 True，则程序退出。窗口始终保持在最前面。
图像处理和监控循环
cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
这行代码初始化一个视频捕捉对象，0 表示默认摄像头。cv2.CAP_DSHOW 是指定 DirectShow 框架。
while True: ret, frame = cap.read() cv2.imwrite(str(index) + ".bmp", frame) img = cv2.imread("niu.bmp") cropped = img[0:490, 144:480] # 裁剪坐标为 [y0:y1, x0:x1] cv2.imwrite ("niu.bmp", cropped) I = image_matrix("niu.bmp") I = I[0] K = [[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1]] d_i = len(I) d_j = len(I[0]) I_K = [] q = [] p = 1 for i in range(d_i - 2): for j in range(d_j - 2): re = get_sum(I, K, i, j) q.append(re) if p % 4 == 0: p = 0 I_K.append(q) q = [] p += 1
这部分代码不断从摄像头捕捉图像，保存并读取图像，对图像进行裁剪和处理。处理包括应用一个简单的内核 K 进行图像滤波。这部分代码的细节涉及到图像处理的基本概念，如卷积和滤波。
pooling = [] for i in range(0, len(I_K), 2): q = [] for j in range(0, len(I_K[0]), 2): try: sub_ls = [I_K[i][j], I_K[i + 1][j], I_K[i][j + 1], I_K[i + 1][j + 1]] q.append(max(sub_ls)) except: break pooling.append(q)
这段代码执行所谓的 pooling 操作，它是神经网络中常见的一种降维操作，通过取局部最大值来降低数据的维度和复杂度。
niu = dig_lists(pooling) cnt = 0 for i in range(min(len(bi), len(niu))): if round(bi[i], -2) != round(niu[i], -2): cnt += 1
接下来的代码对处理后的数据 niu 进行分析，计算其与某个标准数据 bi 的差异，并根据这些差异做出反应，如达到一定条件则触发 chengfa 函数，显示密码输入界面。
总结
这个脚本是一个综合性很强的例子，涵盖了图像处理、GUI 设计和简单的安全功能。主要用于在不同情况下对计算机的访问进行控制，通过图像捕捉和处理来监测环境变化，并在特定条件下锁定设备并要求密码输入。
