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关于人脸检测/人脸识别

本人目前用树莓派4B仅了解到了人脸检测/人脸识别的四种方法：

  1. 使用OpenCV
  2. 使用OpenMV
  3. 使用face_recognition库
  4. 使用百度智能云的人脸识别

树莓派4B-Python-人脸检测/人脸识别文章目录

  • 关于人脸检测/人脸识别
  • 前言
  • 一、OpenCV
    • 1.OpenCV的简介
    • 2.树莓派上安装OpenCV——Python3环境
    • 3.OpenCV的级联分类器
    • 4.OpenCV的人脸检测代码
  • 二、OpenMV
    • 1.OpenMV的简介
    • 2.OpenMV实现人脸检测的原理
    • 3.OpenMV的人脸检测代码
  • 三、face_recognition库
    • 1.face_recognition的简介
    • 2.树莓派上安装face_recognition
    • 3.face_recognition实现人脸识别的思路
    • 4.人脸识别代码
  • 四、百度智能云的人脸识别
    • 1.百度智能云
    • 2.创建人脸识别项目
    • 3.部署SDK
    • 4.调用百度智能云的人脸识别代码
  • 总结

前言

人脸识别对于大家来说应该都是挺耳熟的，它就是从人脸检测升级而来的。可能就会有人问：这人脸识别和人脸检测有啥不一样咧？
人脸检测是人脸识别的基础，人脸检测是检测到这一图片或这一画面中有人脸，但不知道这是谁的脸；人脸识别便是先给人脸打上了“标签”，告诉电脑某某某1的人脸长这样，每次检测到人脸就拿来与打了“标签”的人脸作对比，相似率达到多少多少（自己设定的值，如80％）时，就认为这张人脸叫某某某1，若达不到，就“不认识”。

一、OpenCV

1.OpenCV的简介

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。

OpenCV的具体介绍

2.树莓派上安装OpenCV——Python3环境

有许多大佬已经写过如何安装OpenCV了，本人也就不再“重复造轮子”了。
大概提一下安装步骤吧：

  1. 首先设置好 / 激活摄像头功能，把根目录扩大到整个SD卡等
  2. 安装numpy和其他依赖（若依赖安装出现问题，多半都是因为换源不对，版本分为stretch和buster，看清楚自己用的系统是什么版本，不然换了源一样安装不了部分依赖）
  3. 下载OpenCV3.4.0（有三个压缩包，OpenCV下载链接，两个是OpenCV的文件，另一个是编译到75%左右出错时需要添加的文件）

（再另提一下，全程大概出现三个或四个错误，还请做好心理准备，毕竟本人当时也编译了两三天、掉进了好几个坑才编译好的，当然了是因为需要重新编译所以才花那么久的）

  1. 最后解压、设置编译参数、编译（编译过程最为漫长，请耐心等待4~5小时，编译时间跟树莓派运行内存大小有关）

安装：
OpenCV的参考安装文章1
OpenCV的参考安装文章2（子豪兄的文章）

安装OpenCV3.4.0版本在编译过程中出现问题的解决方法：
参考解决方法一
参考解决方法二

当初本人便是结合这两种解决办法才能成功编译的，安装OpenCV的确是挺麻烦，所以需要不断尝试解决那些出现的错误，一般的出错时都会有所提示是在哪个文件夹、哪行代码、哪个文件出了问题，是缺失某个文件还是文件地址错误，都会有所提示，再不懂就仔细揣摩那两个参考解决方法或多百度百度吧。

3.OpenCV的级联分类器

安装OpenCV成功后，在opencv-3.4.0/data中会有好几个文件，其中以下文件存放了OpenCV自带的级联分类器文件，都是已经训练好的文件，可以检测人脸、眼睛、嘴等部位，但效果也并非就是完美的，会存在一些准确率问题，毕竟是开源的嘛，想要准确率很高的还是得自己训练。

这四个文件夹分别是四种检测方法，检测方法的不同自然准确率什么的也会存在差异（这是本人的猜测）。如下图所示为检测各种部位的分类器：

4.OpenCV的人脸检测代码

以下为使用OpenCV对图片里的人进行人脸检测的代码：

import cv2

#选择此代码目录下的某个图片文件
img = cv2.imread('image2.jpg',1)

# 导入人脸级联分类器，'.xml'文件里包含训练出来的人脸特征
face_engine = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/Downloads/opencv-3.4.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

# 检测设置，将图片放大1.1倍（一般设1.1倍，看效果而定）
# 重复检测的次数为5次（检测次数越多，速度越慢，检测也越严格，准确率可能有所提升）
faces = face_engine.detectMultiScale(img,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5)

# 对图片进行人脸检测，之后得到人脸的坐标（一个矩形框），再用蓝色框框出，线宽为2
for (x,y,w,h) in faces:
    img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)  # （255,0，0）=（B，G，R）

# 显示图片
cv2.imshow('img',img)

# 检测是否有按键按下
cv2.waitKey(0)
# 关闭窗口，释放占用的资源
cv2.destroyAllWindows()

以下为OpenCV使用摄像头对人脸和眼睛进行动态检测的代码：

import cv2

# 导入人脸级联分类器，'.xml'文件里包含训练出来的人脸特征
face_engine = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/Downloads/opencv-3.4.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

# 导入人眼级联分类器，'.xml'文件里包含训练出来的人眼特征
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/Downloads/opencv-3.4.0/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml')

# 调用摄像头摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # 获取摄像头拍摄到的画面
    # 会得到两个参数，一个为存放是否捕捉到图像（True/False），另一个为存放每帧的图像
    ret, frame = cap.read()
    # 每帧图像放大1.1倍，重复检测10次
    faces = face_engine.detectMultiScale(frame,1.1, 10)
    img = frame
    for (x,y,w,h) in faces:
        # 画出人脸框，蓝色，画笔宽度为2
        img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        # 框选出人脸区域，在人脸区域而不是全图中进行人眼检测，节省计算资源
        face_area = img[y:y+h, x:x+w]
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area,1.1,5)
        # 用人眼级联分类器在人脸区域进行人眼识别，返回的eyes为眼睛坐标列表
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            #画出人眼框，绿色，画笔宽度为1
            cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),1)
        
    # 实时展示效果画面
    cv2.imshow('frame2',img)
    # 每5毫秒监听一次键盘动作
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('a'):  #当按下“a”键时退出人脸检测
        break

# 最后，关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

二、OpenMV

openmv功能也挺强大的，自身就可以实现各种检测，如颜色检测、物体检测、人脸检测、人脸识别等等，与树莓派也可以通讯，通讯方式可有WiFi、蓝牙、I2C等（具体如何实现本人还未开始研究）。

1.OpenMV的简介

OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。

OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。可以用来实现非法入侵检测、产品的残次品筛选、跟踪固定的标记物等。使用者仅需要写一些简单的Python代码，即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。小巧的设计，使得OpenMV可以用到很多创意的产品上。比如，可以给自己的机器人提供周边环境感知能力；给智能车增加视觉巡线功能；给智能玩具增加识别人脸功能，提高产品趣味性等；甚至，可以给工厂产品线增加残次品筛选功能等。

openmv的具体介绍1
openmv的具体介绍2（星瞳科技）

2.OpenMV实现人脸检测的原理

openmv内置了人脸检测的算法，是利用Haar算子来进行人脸的检测，可以快速的在视野中找到人脸，但获取图像后必须将图像转变成灰度图才可以进行计算（将图像转为灰度图可以提高其人脸检测的速度），然后做框出人脸位置等步骤。

3.OpenMV的人脸检测代码

代码如下：
（需要人脸与该模块摄像头在30cm左右的距离内才可以检测到人脸）

import sensor, time, image

# 重置感光元件
sensor.reset()

# 感光元件设置
sensor.set_contrast(3)
sensor.set_gainceiling(16)

# HQVGA和灰度对于人脸识别效果最好
sensor.set_framesize(sensor.HQVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
#注意人脸识别只能用灰度图哦

sensor.set_vflip(True) # 设置画面垂直翻转
sensor.set_hmirror(True) # 设置画面左右翻转

# 加载Haar算子
# 默认情况下，这将使用所有阶段，更低的satges更快，但不太准确。
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
#image.HaarCascade(path, stages=Auto)加载一个haar模型。haar模型是二进制文件，
#这个模型如果是自定义的，则引号内为模型文件的路径；也可以使用内置的haar模型，
#比如“frontalface” 人脸模型或者“eye”人眼模型。
#stages值未传入时使用默认的stages。stages值设置的小一些可以加速匹配，但会降低准确率。
print(face_cascade)

# FPS clock
clock = time.clock()

while (True):
    clock.tick()

    # 拍摄一张照片
    img = sensor.snapshot()

    # 找到对象
    # 注意:低比例因子缩小图像更多，检测更小的对象
    # 阈值越高，检出率越高，假阳性越多。
    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=1, scale=1.5)
    #image.find_features(cascade, threshold=0.5, scale=1.5),thresholds越大，
    #匹配速度越快，错误率也会上升。scale可以缩放被匹配特征的大小。

    #在找到的目标上画框，标记出来
    for r in objects:
        img.draw_rectangle(r)

    # 打印FPS。
    # 注：实际FPS更高，流FB使它更慢。
    print(clock.fps())

三、face_recognition库

1.face_recognition的简介

face_recognition库是最为简洁的人脸识别库，可以直接通过捕捉图片中128维的人脸向量进行存储，打上“标签”，假设为某某某2，再与其他图片/画面中捕获128维的人脸向量做对比，相似度达到一定值后便判定刚刚识别的是某某某2的人脸。

（128维的人脸向量：也就是会在人脸上获取128个点的向量之类的，好比如眉毛的轮廓、鼻子的轮廓、嘴的轮廓等许多个点组成的线）

face_recognition库的介绍与使用方法网址

face_recognition的视频教程（在播放到37分后为安装教程，50分后为使用教程 很抱歉哈，那位UP主的视频已下架（2023.05.23本人亲自前往确认的））

2.树莓派上安装face_recognition

有两种方法（本人试的是第一种）：
方法一

  1. 若之前安装过cmake的，就先将cmake升级一下
sudo apt --upgrade install cmake

再安装face_recognition

pip3 install face_recognition
  1. 若没安装过cmake，就先安装一下下
sudo apt install cmake

再安装face_recognition

pip3 install face_recognition

方法二

在Ubuntu上安装
或
参考这位博主的文章

3.face_recognition实现人脸识别的思路

  1. 加载已知图片和待识别图片
  2. 对图片中的人脸进行编码
  3. 建立人脸库
  4. 识别待识别图片中的人脸
  5. 标记姓名并展示
  6. 释放资源

详细一些的说明 / 步骤：

  1. 传入人脸1图片
  2. 传入人脸2图片
  3. 传入需要检测的人脸图片
  4. 获取需要检测的人脸图片的人脸位置
  5. 对人脸1进行编码（识别这样类似的脸就是人脸1）
  6. 对人脸2进行编码（识别这样类似的脸就是人脸2）
  7. 知道的人脸编码列表
  8. 知道的人脸名字列表
  9. 获取需要检测的图片中人脸编码
  10. 在需要检测的图片上遍历出(top,right,bottom,left),face_encoding
  11. 使用方框将人脸框起来
  12. 将已知人脸和需要检测中未知人脸进行比较
  13. 若检测不出则在未知人脸上显示unknown
  14. 若检测得出，就将对应名字列表中的名字在人脸上显示
  15. 在方框上显示文字
  16. 显示图片
  17. 检测键盘是否按下，若按下则停止
  18. 销毁显示的窗口

4.人脸识别代码

该代码是将检测速度提升了，其实其他提速的方法也挺（可能也许大概八成）简单的，可以用于参考：
1.替换人脸检测方法成OpenCV的Haar人脸检测方法；（好像是在输出位置的向量上需要转换，有些麻烦，原理上是可以的）
2.换成在灰度图上检测；（按道理可以，但本人还未成功，猜测是颜色格式没转换好的问题）
3.将画面大小按比例缩小再检测；
4.将按比例缩小后的画面作为显示的画面；
5.采用多个CPU一起检测（目前还没尝试成功，但据说可以）；
6.使用神经棒加速；（猜测可以）
7. …（目前知识有限，待续）

以下代码仅采用了将画面大小按比例缩小的方法，速度提升了10s左右：
（这是指从程序开始到显示画面的时间减少了10s左右，实际上还是会花15s左右做预处理。检测到人脸后的延迟为3s左右，这也跟网络延迟有关）

import face_recognition
import cv2
import numpy as np

# 用opencv获取摄像头画面
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

# 获取obama图片，提取128维的人脸向量
obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]

# 获取biden图片，提取128维的人脸向量
biden_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
biden_face_encoding = face_recognition.face_encodings(biden_image)[0]

# 存储128维的人脸向量
known_face_encodings = [
    obama_face_encoding,
    biden_face_encoding
]

# 存储人脸名字
known_face_names = [
    "Barack Obama",
    "Joe Biden"
]

# 初始化
face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
process_this_frame = True

while True:
    ret, frame = video_capture.read()

# 将画面缩小4倍
    small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
# 将BGR颜色格式转换为RGB
    rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]

    if process_this_frame:
        
        face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
        face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)

        face_names = []
        for face_encoding in face_encodings:
          
            matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
            name = "Unknown"

            face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding)
            best_match_index = np.argmin(face_distances)
            if matches[best_match_index]:
                name = known_face_names[best_match_index]

            face_names.append(name)

    process_this_frame = not process_this_frame


    for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
    # 此处将前面缩小的比例还原（放大4倍），这样才可以在原图像上框对人脸
        top *= 4
        right *= 4
        bottom *= 4
        left *= 4

        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

# 此处是显示原图像，若将显示的图像换成缩小4倍后的图像，速度也能提升
    cv2.imshow('Video', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

四、百度智能云的人脸识别

1.百度智能云

利用百度智能云的人脸识别系统实现人脸识别也是很简单的，但是树莓派需要在联网的情况下才可以使用该人脸识别，除非部署了离线版的人脸识别系统。

2.创建人脸识别项目

1.首先需要在百度智能云上创建一个账号，或者使用百度账号登录；
2.进入后创建一个人脸识别应用；

3.下图框出的三个内容后面会用到，因此需要记下；

4.创建用户组和用户（用户组和用户的名称都只能是数字或英文，不能有中文）

5.给用户上传用户的正面照（上传不同的照片越多越好）

6.下载SDK

将SDK压缩包解压得到以下文件：

3.部署SDK

在树莓派4B上部署SDK：
1.先通过U盘或VNC的文件传输将SDK文件夹传输给树莓派

2. 安装pip（若已经安装了则跳过安装pip）和setuptools

2.1 安装setuptools
2.1.1 下载安装包（此安装包为2020.8.14更新的49.6.0版本）

wget https://files.pythonhosted.org/packages/38/cc/db23dbe4efc464c3c0111fedf7d46de8888f05b09488d610f6f8ab6e2544/setuptools-49.6.0.zip

2.1.2 解压

unzip setuptools-49.6.0.zip

2.1.3 安装

cd setuptools-49.6.0

sudo python setup.py build

sudo python setup.py install

2.2 安装pip（若已经安装了的就跳过）
方法一：

sudo apt-get install -y python-pip

方法二：
2.2.1 下载（此安装包为2020.8.11更新的20.2.2版本）

wget https://files.pythonhosted.org/packages/73/8e/7774190ac616c69194688ffce7c1b2a097749792fea42e390e7ddfdef8bc/pip-20.2.2.tar.gz

2.2.2 解压（注意版本是否一致）

tar zxvf pip-20.2.2.tar.gz

2.2.3 安装（安装前请看清楚下载好的文件夹名是否一致，随着更新，版本会不一样）

cd ../pip-20.2.2/

sudo python3 setup.py install

3. 安装SDK
假设传输过来的SDK文件放在了Download文件夹内，则先进入该文件夹内：

cd Downloads/aip-python-sdk-2.2.15

然后再安装：

sudo pip install baidu-aip

得到类似如下图所示画面就说明SDK已经安装成功：

接下来还需安装API：

sudo python3 setup.py install

这样就可以调用百度智能云的人脸识别了

4.调用百度智能云的人脸识别代码

当使用以下代码后，会生成一个名为“ming_dan”的文本在当前文件夹内，用于记录检测人的姓名和时间。

from aip import AipFace
from picamera import PiCamera
import urllib.request
import RPi.GPIO as GPIO
import base64
import time
import datetime
#百度人脸识别API账号信息
APP_ID = '19127770'
API_KEY = 'bgaoZtrDyFm097RZy4zc1b1p'
SECRET_KEY = '8dPNLaUyG7HKBDHU848y6gS7lZHvfQU3'
client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)#创建一个客户端用以访问百度云
#图像编码方式
IMAGE_TYPE='BASE64'
camera = PiCamera()#定义一个摄像头对象
#用户组
GROUP = 'one'
 
#照相函数
def getimage():
    camera.resolution = (1024,768)#摄像界面为1024*768
    camera.start_preview()#开始摄像
    time.sleep(1)
    camera.capture('faceimage.jpg')#拍照并保存
    time.sleep(1)
#对图片的格式进行转换
def transimage():
    f = open('faceimage.jpg','rb')
    img = base64.b64encode(f.read())
    return img
#上传到百度api进行人脸检测
def go_api(image):
    result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸
    if result['error_msg'] == 'SUCCESS':#如果成功了
        name = result['result']['user_list'][0]['user_id']#获取名字
        score = result['result']['user_list'][0]['score']#获取相似度
        if score > 80:#如果相似度大于80
            if name == 'qin_guan_lin':   # 此为自己设置的用户组中的用户名（只能是由字母和数字组成）
                name1 = '小霖'
                name = name1
                print('相似度为：%.2f' % score)
                print("欢迎%s!" % name)
                time.sleep(0.5)
            if name == 'lin_xiu_li':
                name2 = '小莉'
                name = name2
                print('相似度为：%.2f' % score)
                print("欢迎%s!" % name)
                time.sleep(0.5)
            if name == "qin_wen_hua":
                name3 = '小华'
                name = name3
                print('相似度为：%.2f' % score)
                print("欢迎%s!" % name)
                time.sleep(0.5)
        else:
            print('相似度为：%.2f' % score)
            print("抱歉，识别失败！请重试！")
            name = 'Unknow'
            return 0
        #curren_time = time.asctime(time.localtime(time.time()))#获取当前时间
        curren_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        
        #将人员出入的记录保存到Log.txt中
        f = open('ming_dan.txt','a')
        f.write("姓名:" + name + "   " + "时间:" + str(curren_time)+'\n')
        f.close()
        return 1
    if result['error_msg'] == 'pic not has face':
        print('检测不到人脸')
        time.sleep(1)
        return 0
    else:
        print(result['error_code']+' ' + result['error_code'])
        return 0
#主函数
if __name__ == '__main__':
    a = 0
    #while True:
    while a < 2:
        print('准备')
        if True:
            getimage()#拍照
            img = transimage()#转换照片格式
            res = go_api(img)#将转换了格式的图片上传到百度云
            if(res == 1):#是人脸库中的人
                print("开门")
            else:
                print("关门")
            print('稍等三秒进入下一个')
            time.sleep(1)
        a += 1

总结

  1. 本人是在了毕业设计上用到了opencv，简单的用了下人脸检测和口罩检测，唯独麻烦的是训练口罩检测的级联分类器，由于想要精度高所以训练花费的时间也是非常久的，当时是正样本与负样本的比例为500:1500，训练20层，准确率设在了90%以上，单单前面十几层就花费了两三天时间，后面几层花费的时间更久，大概算来得花费二十天左右吧（大概是哪里出了问题导致了这个结果，比如图片大小、灰度图、设置的准确率等等吧），最终因为时间太久的缘故停止了训练。
  2. openmv3这个模块是舍友的毕业设计用到的，后面是因为不想要了才给（丢给）本人玩（研究）的，当时就乐开了花（毕竟一直听说这个小玩意的功能挺厉害的）。openmv3这个小玩意儿呢是手动调节焦距的，然后还发现它的像素并不是很好（大概是因为镜头的问题吧），不过有多种镜头可以更换，就是那些镜头和配件什么的有点点贵…学习嘛，肯定是要有所代价的。
  3. face_recognition是偶然间发现的，居然还有这么一个库可以直接实现人脸识别，可是在本人使用之后发现有点问题，这个问题不知道是不是本人问题（有点尴尬），先是识别本人照片后，使用摄像头去捕捉、识别其他人脸时，发现，别人脸上本该显示的应该是“unknown”，然而却许多次都是显示本人的名字！！？？（这是说明本人的脸是大众脸么…）
  4. 百度智能云的人脸识别就厉害多了，只要系统上上传的图片合格，并且样式多一些，识别的准确率就会更高，甚至有时候只是露个侧脸都能识别出。但也存在一些小问题，比如说：对手机上显示的人脸图片也能识别，所以若用于做门禁之类的话，需谨慎哦。当然，前面三种方法也存在这个小问题的。

这四种方法都是本人所尝试过的，但由于自身能力还是有所不足，有些地方写得或描述得不是很好，还望见谅。

可能有个bug，就是手机上的CSDN APP在显示代码时不显示完整，许多都会下面一半代码就空了，但是在电脑网页上代码却是显示完整的。

##2020.8.30
（该文章用于给自己今年所经历的，做一个总结和回忆）

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