顔を認識したらメールを読み上げる

顔を認識したらメールを読み上げる

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import fitz
from playsound import playsound
import subprocess
import pygame
import time
 
# テキストから音声を生成して再生する関数
def generate_and_play_audio_from_text(text):
    command_json = [
        "curl", "-s", "-X", "POST",
        "192.168.1.69:50021/audio_query?speaker=1",
        "--get", "--data-urlencode", f"text={text}"
    ]
    command_audio = [
        "curl", "-s", "-H", "Content-Type: application/json", "-X", "POST",
        "-d", "@query.json", "192.168.1.69:50021/synthesis?speaker=1"
    ]
    with open('query.json', 'w') as file:
        subprocess.run(command_json, stdout=file)
    with open('audio_output.wav', 'wb') as file:
        subprocess.run(command_audio, stdout=file)
    pygame.init()
    pygame.mixer.init()
    sound = pygame.mixer.Sound("audio_output.wav")
    sound.play()
    while pygame.mixer.get_busy():
        time.sleep(0.1)
 
# PDFファイルから文字数をカウントする関数
def count_pdf_characters(file_path):
    doc = fitz.open(file_path)
    text = ""
    for page in doc:
        text += page.get_text()
    return len(text)
 
# メールの処理を行う関数
def process_email(service, label_id):
    from gmail_utils import gmail_get_latest_unread_message_body
    from pdf_downloader import find_preview_link, download_pdf
 
    body, urls = gmail_get_latest_unread_message_body(service, label_id)
    if body:
        playsound('notice.wav')
        generate_and_play_audio_from_text(body)
        if urls:
            for url in urls:
                preview_url = find_preview_link(url)
                if preview_url:
                    download_pdf(preview_url, "downloaded_file.pdf")
                    char_count = count_pdf_characters("downloaded_file.pdf")
                    if char_count >= 100:
                        playsound('notice_pdf.wav')
                else:
                    print("プレビューリンクが見つかりませんでした。")
        else:
            print("メールにURLが見つかりませんでした。")
    else:
        print("未読メールはありません。")

というようにモジュールにして保存
ファイル名は

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email_processor.py

とした

次に
Kao,pyで顔認識したらメールを読み上げるようにする

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git clone https://github.com/Snowpooll/face_weather.git

で以前作成した顔認識したら天気を知らせるの中にあるものを

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cp ../../face_weather/haarcascade_* .

でコピーして使う

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import cv2
import time
from email_processor import process_email
from gmail_utils import gmail_init
 
# Haar Cascade分類器の読み込み
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
 
# Webカメラの設定
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0番目のカメラを使用する場合
 
# Gmailサービスの初期化
service = gmail_init()
label_id = "ラベルID"  # 例として特定のラベルIDを設定
 
# 最後の顔検出時刻
lastTime = None
 
# メインループ
while True:
    # カメラからのフレームの取得
    ret, frame = cap.read()
     
    # フレームのグレースケール化
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
     
    # 顔の検出
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
     
    # 検出された顔に対する処理
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 検出自の処理（検出から１分たったら再度イベント動かす）
        if lastTime is None or time.perf_counter() - lastTime > 60:
            # 検出時刻更新
            lastTime = time.perf_counter()
            # メール処理関数を呼び出し
            process_email(service, label_id)
 
# 後処理
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

で実行したら成功したが
間隔を一分にしたため
メールばかり読み上げになる

なので感覚を２０分ぐらいに変更する

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# 検出自の処理（検出から20分たったら再度イベント動かす）
if lastTime is None or time.perf_counter() - lastTime > 1200:

へ変更した

とりあえず動作確認は取れたので
次に設定ファイルを作成し
コードのメンテをしやすくする

とりあえず
docker サーバーIP
gmailのラベル
次の検出までの待ち時間
は設定ファイルにまとめておき
これを編集するだけでできるようにする

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