More than 3 years have passed since last update.

LINE Notify + ラズパイで自宅から研究室のモニタリングをした話。

Last updated at 2021-11-25Posted at 2021-11-25

はじめに

【この記事で分かること】

LINE Notifyのインストール方法と簡単な使い方
ラズパイと専用カメラを用いた顔認識

背景

新型コロナウイルスの拡大に伴い、
日本でもリモートワークを推奨するようになってきた今日この頃。
私の研究室でも緊急措置が取られました。
なんと...研究室に出勤日？が設けられたのです。

2021年5月現在は、無事解除されました。めでたし。
この経験を経て、リモートワークに感銘を受けたボクは、ふと思ったわけです。

『研究室に誰が来たか』を自宅から知りたい。
Slackとか導入すればいいけど、みんなやりたがらないしなぁ…。
学生がたくさん来てる時間帯に研究室に行きたくない。

これらの希望を叶えるには、どうすればよいか…

『そうだっ！研究室をモニタリングすればいいのでは！？』

使ってないラズパイもあるし、なんとかなりそう...そう考えたボクは実行に移しました。

実行環境

今回実装にあたって、用いた実行環境・ガジェットは以下の通り。

RaspberryPi 3 modelB+
RaspberryPi専用カメラ
Python ver3.6
OpenCV ver3.4
LINE Notify

↑こんな感じでできればいいなぁと考えてました。

実装

1. ラズパイとカメラで顔認識

まずは、ディレクトリの構成から。xmlファイルはOpenCVの該当フォルダから持ってきます。

./ 
 ├ imgs/
 ├ haarcascade_frontalface_alt.xml
 └ people_detected_with_camera.py

プログラムのソースコードは以下の通り。

from datetime import datetime
import time
import RPi.GPIO as GPIO
import requests

import os
import cv2
import picamera
import picamera.array

SLEEPTIME = 5
PEOPLE_NO = 1
DIR = os.getcwd()

with picamera.PiCamera() as camera:
    with picamera.array.PiRGBArray(camera) as stream:
        camera.resolution=(480, 360)
        camera.framerate=30
        
        while True:
            camera.capture(stream, 'bgr', use_video_port=True)
            grayimg = cv2.cvtColor(stream.array, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            face_cascade = cv2.CascadeClassifier(os.path.join(DIR, "haarcascade_frontalface_alt.xml"))
            facerect = face_cascade.detectMultiScale(grayimg, scaleFactor=1.2, minNeighbors=2, minSize=(100,100))
            
            if len(facerect)>0:
                img_name = os.path.join(DIR, ("imgs/people_{}.jpg".format(PEOPLE_NO)))
                cv2.imwrite(img_name, stream.array)
                print("No.{}  send!".format(PEOPLE_NO))
                time.sleep(SLEEPTIME)
                PEOPLE_NO += 1
                #break
            
            cv2.imshow('camera', stream.array)
            key = cv2.waitKey(1)
            if key & 0xFF == ord('q'):
                print("Finish!")
                break
            
            stream.seek(0)
            stream.truncate()
            
            
cv2.destoryAllWindows()

OpenCVライブラリに同梱のxmlファイルを元に顔認識を行いました。
本当はDeepLearningモデルなど用いた方が精度はいいのでしょうが…。
今回は簡単に実装することがコンセプトなので後回しです。

上のソースコードを実行すると、こんな感じで
ラズパイのディスプレイ上にウィンドウが出力されます。

2. LINE Notifyの導入

つぎにLINE Notifyを導入して、ラズパイで撮影した画像を
自分のLINEアカウントに送信します。

その前に、LINE Notifyに登録しなければなりません。(参考サイトはコチラ)

上記の参考サイトを参照し、順当に進めていただきますと、アクセストークンが発行されます。
これをコピーしておきます。（念のため、メモもしておきましょう。）

ラズパイに戻って顔認識のソースコードを一部追記します。
下記のソースコードの__ACCESS_TOKEN__のところに
発行されたアクセストークンを入力します。

def line_notify(img_name):
    payload = {'message' : '人いるよ'}
    headers = {'Authorization' : "Bearer ACCESS_TOKEN"}
    files = {"imageFile":open(img_name,'rb')}
    requests.post('https://notify-api.line.me/api/notify', headers = headers, params = payload, files = files)

line_notify(img_name)

全体のコードがコチラ。

from datetime import datetime
import time
import RPi.GPIO as GPIO
import requests

import os
import cv2
import picamera
import picamera.array

SLEEPTIME = 5
PEOPLE_NO = 1
DIR = os.getcwd()

def line_notify(img_name):
    payload = {'message' : '人いるよ'}
    headers = {'Authorization' : "Bearer ACCESS_TOKEN"}
    files = {"imageFile":open(img_name,'rb')}
    requests.post('https://notify-api.line.me/api/notify', headers = headers, params = payload, files = files)

with picamera.PiCamera() as camera:
    with picamera.array.PiRGBArray(camera) as stream:
        camera.resolution=(480, 360)
        camera.framerate=30
        
        while True:
            camera.capture(stream, 'bgr', use_video_port=True)
            grayimg = cv2.cvtColor(stream.array, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            face_cascade = cv2.CascadeClassifier(os.path.join(DIR, 'haarcascade_frontalface_alt.xml'))
            facerect = face_cascade.detectMultiScale(grayimg, scaleFactor=1.2, minNeighbors=2, minSize=(100,100))
            
            if len(facerect)>0:
                img_name = os.path.join(DIR, ("imgs/people_{}.jpg".format(PEOPLE_NO)))
                cv2.imwrite(img_name, stream.array)
                line_notify(img_name)
                print("No.{}  send!".format(PEOPLE_NO))
                time.sleep(SLEEPTIME)
                PEOPLE_NO += 1
                #break
            
            #cv2.imshow('camera', stream.array)
            key = cv2.waitKey(1)
            if key & 0xFF == ord('q'):
                print("Finish!")
                break
            
            stream.seek(0)
            stream.truncate()
            
            
cv2.destoryAllWindows()