关于wxpy的小实验（一）：实现登录微信、消息接收、处理、回复和人脸检测处理反馈

概述：

本文主要是博主想分享一下最近在学习python和opencv时做的一些小实验和作为自己编程之路刚开始的一个小笔记。在刚接触python时发现了有一个叫wxpy的东西，他可以实现让微信自动接收、处理消息然后进行回复的一系列功能，之前看到网上很多大神用它来做自己的尬聊机器人感觉很有意思，于是便自己研究了一下。

第一次写博客，写的不好或者哪里有错误的请大神指出谢谢！

第一次使用Wxpy看这里

1、安装wxpy

博主用的是Python2.7来进行开发的

pip install -U wxpy

2、wxpy登录、发送消息

这里我们先做一个登录微信，然后让他查找到好友列表的人去，发送登录后的第一条消息

#coding=utf-8

from wxpy import *

bot = Bot() 
#扫二维码登录微信

friend = bot.friends().search(u'严洪')[0]

friend.send(u"老子来啦！!")

#查到好好友列表的某个好友并向他发送消息

print end

这里我们收到了来自小号的消息，登录和发送消息的小实验成功 !

3、回复好友消息

这里用到了@register()来注册消息

@bot.register()
def reply_msg(msg):
    msg.reply(u'噶蛤玩意？')
embed()

好的，简单的自动回复也成功了

4、 wxpy的消息处理

我们在平常出门时，可能想起突然想要自己电脑上的一些资料，或者想要跑一些代码来得到一些数据，这时没电脑的你就可以用wxpy来远程指挥机器人帮你干一些事情

博主最近在学习OpenCV，所以我便想能不能在出门时，不在电脑面前，也能让电脑帮我测试一些图片样本，然后得出数据反馈给我呢？当然实现这个目的方法网上非常的多，这里我们利用wxpy，实现一个简单的远程发送指令和反馈的功能吧

博主这里就用OpenCV提供的人脸检测文件来做一个人脸识别反馈结果的功能吧

这里会用到 haarcascade_frontalface_alt.xml 这个文件

先写好人脸检测的函数

#coding=utf-8

import cv2

def face(name):
    print '正在处理'

    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
    count = 0
    img = cv2.imread(name)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x,y,w,h) in faces:
        count+=1
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),4)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

        roi_gray = gray[y:y+h/2, x:x+w]
        roi_color = img[y:y+h/2, x:x+w]


    cv2.imwrite("face_detected_1.jpg", img)     #保存已经生成好的图片
    print count
    return count                                #返回人脸总数

然后写一个接收图片的功能、接收消息后处理图片

@bot.register(Friend,PICTURE)
def face_msg(msg):
    image_name = msg.file_name
    friend = msg.chat
    print msg.chat
    print '接收图片'
    # face(image_name)
    msg.get_file('' + msg.file_name)
    count = face(image_name)
    if count==0:
        msg.reply(u'未检测到人脸')
    else:
        msg.reply_image("face_detected_1.jpg")
        msg.reply(u"检测到%d张人脸"%count)
    os.remove(image_name)
    os.remove("face_detected_1.jpg")

embed()